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J-GLOBAL ID：201702243311584833   整理番号：17A1356675

安全な分散計算のための潜在性の最小化【Powered by NICT】

Minimizing latency for secure distributed computing

著者 (3件)： Bitar Rawad (ECE department of Illinois Institute of Technology) ,  Parag Parimal (ECE department of the Indian Institute of Science) ,  Rouayheb Salim El (ECE department of Illinois Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISIT  ページ： 2900-2904  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機密データ(ゲノム,医療データなど)を有し,それに計算量の多い計算を行い,例えば機械学習アルゴリズムの一部としてしたいマスターサーバの設定を考察した。マスターが参加したた信頼できない労働者にこれらの計算を分散したいか,このタスクに役立つ報われる。しかし,データは個人的(情報理論的意味で)と個々の労働者に明らかにされずに維持しなければならない。労働者は多忙であり,それらに割当てられたタスクを完了するランダム時間を要するであろう。マスターによる経験した集約遅延を減少させることに興味を持っている。は多くの反復アルゴリズムにおける基本的操作として線形計算に焦点を当てた。知られた解は,データを分割する労働者は計算できる秘密共有に線形秘密共有方式を使用することである。階段符号と呼ばれる新しい堅牢なコードは著者らの内の二人が以前に導入された代わりに用いることを提案した。秘密共有のそれより常に少ないする階段符号により誘導された遅延を研究した。理由は,秘密共有方式は,労働者の固定画分の応答を待つ必要があることであるが,階段符号はこの点でより柔軟性を提供する。例えば,速度をもつ符号のためのR=1/2階段符号は秘密共有と比較して遅延における40%までの削減をもたらすことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ゲノム ,  労働者 ,  線形性 ,  計算量 ,  情報理論 ,  *安全性 ,  学習アルゴリズム ,  集中化 ,  柔軟性
準シソーラス用語： 秘密共有 ,  反復アルゴリズム ,  *分散計算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分散計算 ,  潜在性 ,  最小化