Large-scale Secure XGB for Vertical Federated Learning

计算机科学 Boosting(机器学习) 联合学习 比例(比率) 计算 信息隐私 分布式学习 服务器 机器学习 人工智能 分布式计算 计算机安全 算法 计算机网络 心理学 教育学 物理 量子力学
作者
Wenjing Fang,Derun Zhao,Jin Tan,Chaochao Chen,Chaofan Yu,Li Wang,Lei Wang,Jun Zhou,Benyu Zhang
标识
DOI:10.1145/3459637.3482361
摘要

Privacy-preserving machine learning has drawn increasingly attention recently, especially with kinds of privacy regulations come into force. Under such situation, Federated Learning (FL) appears to facilitate privacy-preserving joint modeling among multiple parties. Although many federated algorithms have been extensively studied, there is still a lack of secure and practical gradient tree boosting models (e.g., XGB) in literature. In this paper, we aim to build large-scale secure XGB under vertically federated learning setting. We guarantee data privacy from three aspects. Specifically, (i) we employ secure multi-party computation techniques to avoid leaking intermediate information during training, (ii) we store the output model in a distributed manner in order to minimize information release, and (iii) we provide a novel algorithm for secure XGB predict with the distributed model. Furthermore, by proposing secure permutation protocols, we can improve the training efficiency and make the framework scale to large dataset. We conduct extensive experiments on both public datasets and real-world datasets, and the results demonstrate that our proposed XGB models provide not only competitive accuracy but also practical performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Xin完成签到,获得积分10
1秒前
Aurora.H完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
duckspy发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
xiaowan完成签到,获得积分10
8秒前
Terry完成签到,获得积分10
9秒前
张张张哈哈哈完成签到,获得积分10
9秒前
Research完成签到 ,获得积分10
9秒前
称心采枫完成签到 ,获得积分0
10秒前
10秒前
新新新新新发顶刊完成签到 ,获得积分10
11秒前
L3完成签到,获得积分10
12秒前
我是科研小能手完成签到,获得积分10
12秒前
风中的小丸子完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
时尚俊驰发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
14秒前
Grin完成签到,获得积分10
15秒前
周周完成签到,获得积分20
15秒前
16秒前
liufan完成签到 ,获得积分10
18秒前
guitarist完成签到 ,获得积分10
18秒前
饮汽水完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
yoyo20012623完成签到,获得积分10
19秒前
伦语发布了新的文献求助10
19秒前
韵苑完成签到,获得积分10
21秒前
烟花应助人生如梦采纳,获得10
21秒前
饮汽水发布了新的文献求助10
22秒前
先一完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038201
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575940
关于积分的说明 11373987
捐赠科研通 3305747
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819274
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022