Vertically Partitioned(수직 분할)란 무엇입니까?
Vertically Partitioned 수직 분할 - The privacy-preserving federated learning for vertically partitioned (VP) data has shown promising results as the solution of the emerging multiparty joint modeling application, in which the data holders (such as government branches, private finance, and e-business companies) collaborate throughout the learning process rather than relying on a trusted third party to hold data. [1]수직 분할(VP) 데이터에 대한 개인 정보 보호 연합 학습은 데이터 보유자(예: 정부 부처, 민간 금융 및 전자 비즈니스 회사)가 전체에 걸쳐 협업하는 신흥 다자간 공동 모델링 응용 프로그램의 솔루션으로 유망한 결과를 보여주었습니다. 신뢰할 수 있는 제3자에게 데이터를 보관하는 대신 학습 프로세스 [1]
Publishing Vertically Partitioned
In this paper, we study the problem of publishing vertically partitioned data under differential privacy, where different attributes of the same set of individuals are held by multiple parties. [1] In this paper, we study the problem of publishing vertically partitioned data under differential privacy, where different attributes of the same set of individuals are held by multiple parties. [2]이 백서에서 우리는 동일한 개인 집합의 다른 속성이 여러 당사자에 의해 보유되는 차등 프라이버시 하에서 수직 분할 데이터를 게시하는 문제를 연구합니다. [1] 이 논문에서 우리는 동일한 개인 집합의 다른 속성이 여러 당사자에 의해 보유되는 차등 프라이버시 하에서 수직 분할 데이터를 게시하는 문제를 연구합니다. [2]
vertically partitioned datum 수직 분할 데이텀
In this paper, we study the problem of publishing vertically partitioned data under differential privacy, where different attributes of the same set of individuals are held by multiple parties. [1] Vertically partitioned data has the problems of incomplete feature information held by a single participant and complicated training process. [2] We focused on applying FL on vertically partitioned data, in which an individual’s record is scattered among different sites. [3] The feasibility of using PopMedNet to facilitate distributed regression analysis (DRA) with vertically partitioned data, a setting where the data attributes from a cohort of patients are available from different data sources, was unknown. [4] To address the data and model’s privacy mentioned above, we present two new outsourced privacy-preserving gradient descent (OPPGD) method schemes over horizontally or vertically partitioned data among multiple parties, respectively. [5] Besides, to deal with complicated real-world scenarios where different kinds of partitioned data are involved, we propose a comprehensive schema that can work for both horizontally and vertically partitioned data models. [6] Horizontally and vertically partitioned data are used as data structure for SMC. [7] In this paper, we study the problem of publishing vertically partitioned data under differential privacy, where different attributes of the same set of individuals are held by multiple parties. [8] We present a privacy-preserving DBSCAN clustering algorithm over vertically partitioned data, analyze the security of this algorithm in the context of different adversaries and demonstrate its performance. [9] Horizontally and vertically partitioned data are known for SMC. [10] Our approach involves the use of distributed machine learning to analyze vertically partitioned data from the Maastricht Study, a prospective population-based cohort study, and data from the official statistics agency of the Netherlands, Statistics Netherlands (Centraal Bureau voor de Statistiek; CBS). [11]이 백서에서 우리는 동일한 개인 집합의 다른 속성이 여러 당사자에 의해 보유되는 차등 프라이버시 하에서 수직 분할 데이터를 게시하는 문제를 연구합니다. [1] 수직으로 분할된 데이터는 단일 참가자가 보유한 불완전한 기능 정보와 복잡한 교육 과정의 문제가 있습니다. [2] 우리는 개인의 기록이 여러 사이트에 흩어져 있는 수직 분할 데이터에 FL을 적용하는 데 중점을 두었습니다. [3] 다양한 데이터 소스에서 환자 집단의 데이터 속성을 사용할 수 있는 설정인 수직으로 분할된 데이터로 분산 회귀 분석(DRA)을 용이하게 하기 위해 PopMedNet을 사용하는 가능성은 알려지지 않았습니다. [4] 위에서 언급한 데이터 및 모델의 개인 정보를 처리하기 위해 여러 당사자 간에 수평 또는 수직으로 분할된 데이터에 대해 두 가지 새로운 아웃소싱된 OPPGD(Privacy-Preserving Gradient Descent) 방식을 각각 제시합니다. [5] 또한 다양한 종류의 분할 데이터가 관련된 복잡한 실제 시나리오를 처리하기 위해 수평 및 수직 분할 데이터 모델 모두에서 작동할 수 있는 포괄적인 스키마를 제안합니다. [6] 가로 및 세로로 분할된 데이터는 SMC의 데이터 구조로 사용됩니다. [7] 이 논문에서 우리는 동일한 개인 집합의 다른 속성이 여러 당사자에 의해 보유되는 차등 프라이버시 하에서 수직 분할 데이터를 게시하는 문제를 연구합니다. [8] 수직 분할 데이터에 대한 개인 정보 보호 DBSCAN 클러스터링 알고리즘을 제시하고 다양한 적의 맥락에서 이 알고리즘의 보안을 분석하고 성능을 시연합니다. [9] 수평 및 수직 분할 데이터는 SMC에 대해 알려져 있습니다. [10] 우리의 접근 방식은 분산 머신 러닝을 사용하여 전향적 인구 기반 코호트 연구인 Maastricht Study의 수직 분할 데이터와 네덜란드의 공식 통계 기관인 Statistics Netherlands(Central Bureau voor de Statistiek, CBS)의 데이터를 분석하는 것을 포함합니다. [11]