医療や金融サービスなどの規制ドメインでは、データは機関を離れることはできないが、モデルは分散型、高度に歪曲された表データセットから学ぶ必要がある。実践的な連合設定には、調整者(オーケストラのラウンド、トラックのメタデータ、ポリシーの実施)、多くのクライアント(病院、銀行、支店、ラボ)が現地でアップデートを計算し、グローバルモデルを生成するアグレガー(しばしば調整者と共に位置づけられている)が3つの動きがあります。コミュニケーションは同期ルートで進行します:調整者はクライアントのサブセットを選択し、現在のモデルのスナップショットを配信し、クライアントは地元のテーブルに細かい 脅威モデルは、コード船のラインの前に明確でなければなりません。 aggregator: サーバーはプロトコルに従いますが、更新からクライアントデータを推定しようとします。 外部の敵は、リリースされたモデルからメンバーの推測または再構築を試みることができます。クライアント側では、データの起源は異なります(コードシステム(ICD、CPT)、イベントタイムスタンプ、欠落パターン)、これらの異質性は、正常化されない場合にサイドチャネルになります。ポリシー決定はモデルから流れています:アグレガーターが単に調整するために信頼されているが個々のアップデートを見ることを望まない場合は、セキュアな集約が必要になります。インサイダーの脅威がクライアントに信頼性がある場合は、証明(TPM/TEE)と署名されたデータパイプラインが必要です。モデル公開が必要な場合は、差別的なプライバシーを決め、最終的な重量に 正直なところ好奇心 ビザンチン Federated Pipelines for XGBoost and TabNet(XGBoostとTabNetのための連邦管道) 木のセットとニューラルテーブルモデルは異なり連合するが、どちらも正しい抽象で実用化できる。 のために 主要な問題は、データ分割と分割統計を隠す方法です。 federation (each client owns different rows with the same feature schema), clients calculate gradient/hessian histograms locally for their shards; the aggregator summs histograms and chooses splits globally. 各クライアントは同じ機能スケジュールを持つ異なる行を所有しています。 連合(各クライアントは同じ個人のための異なる機能を持っている)、各当事者は、共有エンティティのインデックスに鍵を付けたプライバシー保存プロトコルを通じて分割利益を共同で計算する─より複雑で、しばしばセキュアなアンクラブまたは暗号原理を必要とする。 フィンタリングを連合するには、事前に訓練されたグループから始める(例えば、コンプライアントサンドボックスまたは合成データで訓練された)。 各ラウンドでは、クライアントが小さな数の木を追加したり、地元のグラディエントを使用して葉の重量を調整したりすることを許可します。 深さ、学習率、および各ラウンドあたりの追加の木の数を制限して、あらゆるサイト XGBoost, 地平線 垂直 のために (または類似のニューラル・タブル・アーキテクチャ) TabNetの連続的な注意とスパルシティー規制は、学習レートスケジュールに敏感である;集中ベースラインよりも低いクライアントLRを使用し、サーバー側の最適化器(FedAdamまたはFedYogi)を適用して、異質なサイトで安定化し、最初のラウンドで高スパルシティーのカテゴリ機能のための埋め込みを凍結する。混合された精度は、すべてのクライアントが決定主義的なカーネルを使用している場合に安全です。そうでないと、浮動ポイントノンデミニズムは、平均モデルに変数を導入します。 スケジュールドリフトのために、クライアントの新しいカテゴリレベルで「未知の」バケットを予約し TabNet フィードバック 2つのシステムの選択肢が実用性を向上させます。まず、追加 クライアント(FedProx)は、地元のステップがグローバルな重量から遠ざかることを阻止するため、これは非IID機能配布による損害を減らす。 またはグローバルモデルからの機能重要性の概要をクライアントに返して、無用な列をローカルに切断し、I/Oを切断し、攻撃表面を攻撃します。 プロキシマル規則化 選択マスク Federated Averaging vs. Secure Aggregation vs. Differential Privacy(連邦平均対セキュア集計対差別プライバシー) Federated averaging (FedAvg) alone protects data locality but does not hide individual updates. If your aggregator is honest-but-curious, secure aggregation is the baseline: clients mask their updates with pairwise one-time pads (or via additively homomorphic encryption), so the server only learns the data. セキュアな aggregation is the baseline: clients mask their updates with pairwise one-time pads (or via additively homomorphic encryption), so the server only learns the data. これは、調整官が病院のグレディントヒストグラムまたは体重デルタを検査するのを防ぎます。コマンドオフは、エンジニアリングと活性化です:あなたは、ドロップアウト抵抗プロトコル、遅いクライアントの取り扱い、マスク回復手順を必要とします。ラウンドは、あまりにも多くのクライアントが失敗した場合に停滞する可能性がありますので、適応性の限界と部分的なマスク解除は、参加者を無匿名化することができない場合にのみ実施します。 サム 別のリスクに対処する:攻撃者が公表されたグローバルモデルから推定できること , you add calibrated noise to the aggregated update at the server (post-secure aggregation), and track a privacy budget ((\varepsilon, \delta)) across rounds using a moment accountant. サーバー上の総合更新に、カリブレートされた騒音を追加します。 各クライアントは、セキュアなアグレギュレーションの前に独自のアップデートを混乱させますが、これはより強力ですが、通常はテーブルタスクでユーティリティをより悪くします。病院/フィンテックの使用のために、Central DP with clipping (per-client update norm bound) plus secure aggregation is the sweet spot: the server never sees raw updates, and the public model carries a quantifiable privacy guarantee. Expect to tune three dials together—clip norm, noise multiplier, and client fraction per round—to keep convergence stable. For XGBoost, DP can be applied to histogram counts (adding noise to bucket sums and gains) and to leaf-weight updates; small trees and shall depowerth Differential privacy (DP) 中央DP 地元DP 要するに、FedAvg は地域に必要であり、セキュアな統合は更新の機密性に必要であり、DP はリリースタイムの保証に必要です。多くの規制された展開では、すべての 3 つを使用します:FedAvg はオーケストラ、セキュアな統合は輸送タイムのプライバシー、そして中央の DP はモデルレベルのプライバシーです。 モニタリング:Drift、Participation Bias、Audit Trails モニタリングは、コンプライアンスのあるデモと安全で有用なシステムの違いを生み出します。データとコンセプトのドライブから始めます。クライアント側では、軽量でプライバシーを維持するスケッチを計算します—機能の手段と変数、カテゴリ的周波数ハッシュ、PSI/Wassersteinのカリブレート概要統計上のアプローチ—そして、合計またはDPノイズのサンプルだけを調整者に報告します。サーバー上で、グローバル認証メトリクスを保管され、ポリシーが承認されたデータセットで追跡し、シェアメトリクを合成コホートによって分割し、既知の異性(年齢グループ、リスク帯域、タイプ)を 連邦テーブルの設定では、静かなモデルが殺人者となっています。大規模な都市病院や高資産の支店だけが一貫してオンラインに参入する場合、グローバルモデルはこれらの人口に適合しません。 コマンドレータでは、推定サンプルサイズで重量化されたアクティブなクライアントの配布を記録し、クライアント(または地域ごとに)の貢献比率を含む公平性ダッシュボードを維持します。 将来のラウンドで補正サンプルを適用し、持続的に不足しているクライアントを概要し、可能な場合、セキュアな統合の下で推定データ量でアップデートを重量化します(正確なカウントの代わりにボックスを共有 Participation bias すべてのラウンドは、モデルバージョン、クライアント選択セット(偽名ID)、プロトコルバージョン、セキュアアグレージングパラメータ、DPアカウントステータス(\varepsilon, \delta))、クリッピングトレイヤー、および総合監視スケッチを含む署名されたレコードを生成する必要があります。モデルチェックポイントのハッシュをストレージし、正確なトレーニングパスを再構築できるように、ラウンドメタデータにリンクしてください。 規制者によるレビューのためのバッパー明確なログを保持してください(添付のみまたは外部でノートレイヤー化されます)。 インシデントに対応するために、インヴァリアントが破損したときに自動停止を実 Audit trails 最後に、モデル更新 差異リリースチャンネルを強化する:内部モデルは、アンクラブを離れることがない場合にDPノイズを省略することができ、外部共有モデルはDP会計を必要とします。スケジュール変更や機能の追加には人間の承認が必要です。テーブルドメインでは、プライバシー漏洩の習慣が「たった1つのコラム」です。クライアントにスケジュールを検証し、スケジュールを計算し、アップデートを加えることなく計算コストを推定する乾燥モードを提供し、これは失敗したラウンドと静かなデータの問題に対する警備を減らします。そして、脅威モデル、プライバシー予算、モデルカードとともにモニタリングポリシーを文書化して、ダウンストリーム デフォルトで安全 Takeaway 病院やフィンテックにおけるテーブルデータの実用性は、レイアウト防御から来ます。連合平均を使用して行を維持し、セキュアな集計を使用して各サイトの貢献を隠し、最終モデルが漏れる可能性を制約する差異的なプライバシーを使用します。テーブル特性を尊重するパイプラインにそれらの選択を包みます - XGBoostのヒストグラム共有、TabNetの安定化 - そして、システムをドライブとスクワウのためのハックのように見てください。
