スパース性とプライバシー保証を持つ分散行列ベクトル乗算【JST・京大機械翻訳】

Xhemrishi Marvin; Bitar Rawad; Wachter-Zeh Antonia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200141291690 整理番号：22P0298378

スパース性とプライバシー保証を持つ分散行列ベクトル乗算【JST・京大機械翻訳】

Distributed Matrix-Vector Multiplication with Sparsity and Privacy Guarantees

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

分散行列ベクトル乗算のためのスパース性とプライバシーの両方を可能にする符号化方式を設計する問題を考察した。感染情報理論的プライバシーは,考慮したアルファベットからランダムで均一に分布するマトリックスに入力スパース行列を符号化することを必要とする。したがって,スパース性を破壊する。スパース行列に対する計算行列ベクトル乗算は高速であることが知られている。非スパース符号化行列上の計算の分配はプライバシーを維持するが,人工的計算遅延を導入する。本研究では,プライバシー制約を緩和し,あるレベルのスパース性を符号化行列に維持できることを示した。労働者の2つのクラスタの存在を仮定して,主/労働者の設定を考察したが,1つは,すべての労働者が入力マトリックス上で盗聴し,そして,完全なプライバシーを満足しなければならない。部分的に信頼されたクラスタでは,z作業者だけが衝突し,入力行列に関する少量の情報を明らかにすることができる。望ましい制約を達成しながらプライバシーに対するスパース性を取引する方式を設計した。部分および完全ストラグラーを許容するために,符号化行列の周期的タスク割当てを用いた。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 数値計算

, , , ,

前のページに戻る