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异构量化下的安全聚合方案

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

Shreya Meel、Sennur Ulukus 和 Itzhak Tamo提出一种支持客户端采用不同量化精度的信息论安全聚合方案;论文称,该方案可容忍客户端掉线,以及最多 T 个与服务器串通的半诚实客户端。 客户端可因带宽限制选择不同数量的量化级别,导致更新份额属于不同代数群。方案采用 (T+1, N) 门限黑盒秘密共享,使这些份额由相同的线性整数系统生成。

AI 根据报道生成 · 44 分钟前更新

报道时间线

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10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    异构客户端量化下的信息论安全聚合

    研究提出一种面向客户端异构量化的信息论安全聚合方案,可容忍客户端掉线及最多 T 个与服务器相互串通的半诚实客户端。协议采用 (T+1, N) 门限黑盒秘密共享,使因量化精度不同而属于不同代数群的更新份额由相同线性整数系统生成。

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