සෞඛ්ය සහ මූල්ය සේවා වැනි නීතිගත ප්රදේශවල දත්ත ආයතනයෙන් ඉවත් කළ නොහැක, කෙසේ වෙතත්, ආකෘති දේශීය වශයෙන් යාවත්කාලීන කිරීම සඳහා පරිශීලකයන් බොහෝ සේවාදායකයින්ගෙන් ඉගෙන ගත යුතුය. ප්රායෝගික ෆෙඩරෙටීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩීඩී ප් රචණ්ඩත්වය සිදුවේ, නමුත් අපි පාපයට එරෙහිව ශුද්ධ විනිශ්චය සහ අපි පුද්ගලිකව අකමැති අයට එරෙහි වන පුරපැම අතර වෙනස අප හඳුනාගත යුතුය, එය උඩඟුකමේ අනිවාර්ය ප් රතිපලයයි (ගීතාවලිය 73). aggregator: සේවාදායකය ප්රොටෝලට් අනුගමනය කරයි නමුත් යාවත්කාලීන කිරීම් වලින් පාරිභෝගික දත්ත අනුගමනය කිරීමට උත්සාහ කළ හැකිය. (පිරිහැර) සහ නිර්මාණශීලී යාවත්කාලීන යැවීමට ආකෘතිය මත්ද්රව්ය හෝ පර්යේෂණ මගින් අනෙකුත් දත්ත මඟහැරීමට. පිටත විරුද්ධයන් නිදහස් ආකෘති වලින් සාමාජිකත්වය අනුකූල කිරීම හෝ නැවත ගොඩනැගීමට උත්සාහ කළ හැකිය. පාරිභෝගික පැත්තෙන්, දත්ත ප් රවණතාව වෙනස් වේ — coding systems (ICD, CPT), event timestamps, missingness patterns — and these heterogeneities become side channels if not normalized. Policy decisions flow from the model: if the aggregator is trusted only to coordinate but not to view individual updates, you will need secure aggregation; if insider threats are plausible at clients, you will need attestation (TPM/TEE) and නිවැරදි නමුත් අමුතු Byzantine XGBoost සහ TabNet සඳහා Federated Pipelines ගස් සංකේත සහ අර්ධ ටැබ්ලර් ආකෘති වෙනස් ආකාරයකින් federate, නමුත් දෙකම නිවැරදි අමුද්රව්යයන් සමඟ ක්රියාත්මක කළ හැක. සඳහා ප්රධාන ප්රශ්න වන්නේ දත්ත බෙදාහැරීම සහ බෙදාහැරීමේ දත්ත සඟවා ගන්නේ කෙසේද යන්නයි. ෆෙඩරේෂන් (සෑම පාරිභෝගිකයෙකුටම එකම විශේෂාංග සැලැස්ම සහිත විවිධ රේඛා ඇත), පාරිභෝගිකයන්ට ඔවුන්ගේ කොටස් සඳහා දේශීයව gradient / hessian histograms ගණනය කරයි; aggregator විසින් histograms එකතු කරයි සහ ගෝලීයව splits තෝරා ගනී. සන්නිවේදන (සෑම පාරිභෝගිකයෙකුට එකම පුද්ගලයන් සඳහා විවිධ ක්රියාකාරකම් ඇත), පාර්ශවයන් සන්නිවේදන ප්රතිපත්තිය ආරක්ෂා කිරීමේ ප්රොටෝල හරහා බෙදාහැරෙන ප්රතිපත්තිය ගණනය කරයි – වඩාත් සංකීර්ණ වන අතර බොහෝ විට ආරක්ෂිත ප්රතිපත්තිය හෝ ක්රෙප්ටෝගික ප්රමුඛතා අවශ්ය වේ. ෆෙඩරෙට් ටේනර් කිරීම සඳහා, පෙර පුහුණු සංකේතයෙන් ආරම්භ කරන්න (උදාහරණයක් වශයෙන්, අනුකූල sandbox එකකින් හෝ සංයුක්ත දත්ත මත පුහුණු කිරීම). සෑම වටයකම, පාරිභෝගිකයන්ට කුඩා සංඛ්යාවක් එකතු කිරීමට හෝ දේශීය උපාධි භාවිතයෙන් තැපැල් බර අනුකූල කරන්න XGBoost, ඔරලෝසුව වාරික සඳහා (හෝ සමාන neuronal tabular architectures) වැඩ: බර බෙදාහැරීම, ප්රථම නතර කිරීම, පසුව සාමාන්යයන් කිහිපයක් සඳහා ප්රදේශීයව පුහුණු කිරීම. TabNet හි සංචිත අවධානය සහ අතුරුදහන්භාවය නිවැරදි කිරීම ඉගෙනුම් වේලාවන් වලට සංවේදී වේ; මධ්යස්ථාන මූලාශ්ර වලට වඩා අඩු සේවාදායකය LR භාවිතා කිරීම, සේවාදායක වේලාවන් (FedAdam හෝ FedYogi) හරහා ස්ථාවර කිරීම සඳහා ස්ථාවර කිරීම සඳහා ස්ථාන කිහිපයක් සඳහා පුහුණු කිරීම, සහ පළමු වටවලදී උසස් අතුරුදහන්භාවය ප්රමාණයේ ප්රතිඵල සඳහා ඇතුළත් කිරීම අවම කිරීම. සියලු සේවාදායකයින් deterministic kernels භාවිතා කරන විට මිශ්ර නිවැරදිභාවය ආරක්ෂිත වේ; එසේ නොව, ප්රමාණයේ ප්රමාණයේ ප් TabNet ෆෙඩරල් පද්ධති විකල්ප දෙකක් ක්රියාකාරීත්වය වැඩි දියුණු කරයි. පළමුව, එකතු කරන්න ගනුදෙනුකරුවන්ට (FedProx) ප්රදේශීය පියවර ප්රමාණයෙන් ගෝලීය බර වලින් ඈත් වීමෙන් අපහසු කිරීම සඳහා; මෙය IID නොවන විශේෂාංග බෙදාහැරීම් වලින් ඇති හානි අඩු කරයි. හෝ පොදු ආකෘතියෙන් ප්රමාණවත් ප්රතිලාභ සම්මුඛ පරීක්ෂා නැවත පාරිභෝගිකයන් වෙත ප්රදේශිකව අහිතකර කොලර් කපන, I / O කපා ගැනීම සහ ප්රතිලාභ ප්රමාණවත් ප්රමාණවත් කිරීම.අපි දෙදෙනාම පයිප්ලයින් වලදී, ආකෘති තත්ත්වය සහ ආකෘති පහසුකම් මොහොත serialization එකතුව පරීක්ෂා කිරීම, එබැවින් යාවත්කාලීන කිරීම නතර කරන ලද ෆෙඩරේෂන් නැවත නැවත කිරීම අහිතකර නොකරයි. සමීප නිවැරදි කිරීම තෝරාගත් Mask Federated Averaging vs. Secure Aggregation vs. Differential පෞද්ගලිකත්වය ෆෙඩරෙට් සම්මත කිරීම (FedAvg) පමණක් දත්ත ප්රදේශය ආරක්ෂා කරයි, නමුත් පෞද්ගලික යාවත්කාලීන කිරීම් සැඟවන්නේ නැත.ඔබේ aggregator නිවැරදි නමුත් අමුතු නම්, ආරක්ෂිත aggregation ප්රථම වේ: ගනුදෙනුකරුවන් ඔවුන්ගේ යාවත්කාලීන කිරීම් පැකේජය එක් වරක් පඩිපෙස් (හෝ සංඛ්යාතව homomorphic encryption හරහා) සමඟ masked වේ, එබැවින් සේවාදායකයා පමණක් ඉගෙන ගනී ගනුදෙනුකරුවන්ගේ අර්බුදයක් සහභාගී වන විට යාවත්කාලීන කිරීම. මෙය සකස් කළමනාකරු එක් රෝහල් හෝ බර ඩෙල්ටොග්රෑම් පරීක්ෂා නොකරයි. විනිශ්චය කිරීම ඉංජිනේරු හා ජීවත්වීම වේ: ඔබට ප්රතිරෝධී ප්රොටෝල්, පරක්කු ගනුදෙනුකරුවන්ගේ ප්රතිරෝධය සහ මැකී ප්රතිරෝධය ක්රියාකාරකම් අවශ්ය වේ; පාරිභෝගිකයන් බොහෝ දෙනෙකු අසාර්ථක නම් රැස්වීම්, එබැවින් ප්රතිරෝධී අර්බුදයන් සහ කොටස්ීය විනිශ්චය කිරීම පමණක් ක්රියාත්මක කළ හැකිය. XGBoost සංස්ටෝග්රෑම් සඳහා, ආරක්ෂිත එකතු කිරීම ප්රධාන ක්රියාවලිය වන නිසා සෑම් අනෙකුත් අවදානමක් සලකා බැලීම: ප් රහාරකයා විසින් ප්රකාශ කරන ලද ගෝලීය ආකෘතියෙන් අනුගමනය කළ හැකි දේ. , ඔබ සේවාදායකයෙහි සංඛ්යාත යාවත්කාලීන ප්රමාණය (පසු ආරක්ෂිත සංඛ්යාත කිරීම), සහ පෞද්ගලිකත්ව බදු පවත්වාගෙන යාම ((\varepsilon, \delta)) පරාසයකදී මොහොත ගිණුම්කරු භාවිතා කරයි. , සෑම පාරිභෝගිකයකුම ආරක්ෂිත එකතු කිරීමකට පෙර තම තමන්ගේ යාවත්කාලීන කිරීම ප්රතිරෝධී වේ; මෙය වඩාත් ශක්තිමත් වේ, නමුත් සාමාන්යයෙන් ටැබ්ලර් කාර්යයන් මත උපකරණ වඩාත් හානි කරයි. රෝහල් / ෆින්ටොක් තාක්ෂණික භාවිතය සඳහා, මධ්යම DP සමග ක්ලිප් කිරීම (සංස්කරණය සඳහා පාරිභෝගික යාවත්කාලීන කිරීම ප්රතිරෝධී) ප්රතිරෝධී එකතු කිරීම වඩාත් සුරක්ෂිත මට්ටම වේ: සේවාදායකයා කිසිවිටෙකත් රහිත යාවත්කාලීන කිරීම් දකින්නේ නැත, හා පොදු ආකෘතිය ප්රමාණවත් පෞද්ගලිකත්වය සහතිකයක් ගෙන එයි. ක්ලිප් කිරීමේ ප්රමාණ තුනක් එකතු කිරීමට බලාපොරොත්තු වන්න Differential privacy (DP) මධ් යම DP දේශීය DP කෙටියෙන් කිවහොත්: FedAvg ස්ථානය සඳහා අවශ්ය වන අතර, යාවත්කාලීන පෞද්ගලිකත්වය සඳහා ආරක්ෂිත එකතු කිරීම අවශ්ය වන අතර, DP ප් රවෘත්ති කාලය සහතික කිරීම සඳහා අවශ්ය වේ. මොනවද Monitor කරන්න: Drift, Participation Bias, and Audit Trails අනුකූල දර්ශන සහ ආරක්ෂිත, ප්රයෝජනවත් පද්ධතිය අතර වෙනස නිරීක්ෂණය කිරීම. දත්ත සහ ව්යාපෘති මඟින් ආරම්භ කරන්න. පාරිභෝගික පැත්තෙන්, සරල, පෞද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරන ස්කේප්ස් පරිගණනය කිරීම — විශේෂාංග ප්රතිශත සහ වෙනස්කම්, ප්රතිශත සංඛ්යාත හෙෂ, PSI / Wasserstein අනුකූල සංඛ්යාත සංඛ්යාත ප්රතිශත, සහ සැබෑ පාරිභෝගික බෙදාහැරීම් ඔප්පු නොකිරීමකින් PSI / Wasserstein අනුකූලතා — සහ සංරචකයාට පමණක් සංඛ්යාත හෝ DP-විශ්චිත සංකේත වාර්තා කරන්න. සේවාදායකයාම මත, පොදු, ප්රති ෆෙඩරෙට් ටැබ්ලර් සැකසුම් වල නිහඬ ආකෘති මිනීමරුවෙක් වේ. විශාල නගර රෝහල් හෝ ඉහළ ආදායම් අංශ පමණක් නිශ්චිතව අන්තර්ජාලය වෙත පැමිණෙනු ඇත නම්, ගෝලීය ආකෘතිය එම ජනගහනයන්ට වඩා ගැලපෙනු ඇත. සකස් කළමනාකරණයකදී, සාමූහික ආකෘති ප්රමාණයන් අනුව වටිනාකමින් ක්රියාකාරී ගනුදෙනුකරුවන්ගේ බෙදාහැරීම ලියාපදිංචි කර, සාධාරණත්වය ආකෘති සකස් කර, පාරිභෝගික (හෝ ප්රදේශයට අනුව) ප්රතිපාදන අනුපාතයන් සහිත සාධාරණත්වය ආකෘති සකස් කරන්න. අනාගත වටවල නිවැරදි සාම්පල සකස් කිරීම Participation bias සෑම රැස්වීමක්ම පළමු පන්තියේ විය යුතුය. සෑම රැස්වීමක්ම model version, client selection set (pseudonymous IDs), protocol version, secure-aggregation parameters, DP accountant state ((\varepsilon, \delta)), clipping thresholds, and aggregated monitoring sketches ඇතුළත් කරන ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි ලියා Audit trails අවසාන වශයෙන්, ආකෘති update කරන්න විවිධ ප්රකාශන චැනල් බලපත්ර: අභ්යන්තර ආකෘති කවදාවත් එංගලන්තය ඉවත් නොකළහොත් DP සෝදිසි කළ හැකි අතර, අභ්යන්තරව බෙදාහැරෙන ආකෘති DP ගිණුම් අවශ්ය වේ. සැලැස්ම වෙනස් කිරීම සහ විශේෂාංග එකතු කිරීම සඳහා මානව අනුමැතිය අවශ්ය වේ; ටැබ්ලර් ප්රදේශවල, "ඔබට තවත් එක් කට්ටලයක් පමණි" පුරුද්ද වන්නේ පෞද්ගලිකත්වය ප ් රවේශය කෙරෙන ආකාරයයි. පාරිභෝගිකයින්ට සැලැස්ම තහවුරු කිරීම, සැලැස්ම ගණනය කිරීම සහ යාවත්කාලීන කිරීමකින් තොරව පරිගණක වියදම් ගණනය කිරීමක් ලබා දෙයි. ආරක්ෂිතව Default ගන්නවා රෝහල් සහ Fintech හි ටැබ්ලර් දත්ත සඳහා, ප්රායෝගිකත්වය පටිපාටිය ආරක්ෂා කිරීමෙන් පැමිණෙනු ඇත. රේඛා ස්ථාපිත කිරීම සඳහා ෆෙඩරෙට් සම්මත භාවිතය, ඕනෑම වෙබ් අඩවියේ ප්රයෝජන සැඟවීමට ආරක්ෂිත සංඛ්යාත භාවිතය සහ අවසාන ආකෘතිය කුමක් පුවරු කළ හැකි බව සීමා කිරීම සඳහා වෙනසක පෞද්ගලිකත්වය. ටැබ්ලර් සුවිශේෂීතාවන්ට ගෞරව කරන පයිප්ලයින් තුළ එම විකල්පයන් වළක්වා ගන්න - XGBoost සඳහා histogram බෙදා හැරීම, TabNet සඳහා ස්ථාවරකතා - සහ පද්ධතිය වළක්වා ගැනීමට හා පාවා දීම සඳහා හුවමාරුවක් ලෙස බලන්න. මෙය කරන්න, සහ ඔබ දත්ත කවදාවත්
