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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 411 - 417 (7page)
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There has been a growing need for decentralized learning that can train a federated model without sharing data across institutions. This kind of learning is especially useful in biomedical fields with sensitive data. In distributed scenarios, it is necessary to consider both privacy and security simultaneously. However, it is challenging to combine privacy and security in a harmonized way. Logistic regression is one of the most widely used prediction models in biomedicine, and it is a need for its better accuracy even in the large-scale data. Therefore, in this study, we develop privacy-preserving and secure logistic regression based on stochastic gradient Markov chain Monte Carlo, which is specifically based on stochastic gradient Langevin dynamics with a harmonized combination of differential privacy and homomorphic encryption. We used several real-world datasets to demonstrate the practicality and usefulness of our privacy preserving and secure logistic regression in terms of prediction accuracy and efficiency.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Preliminaries
4. Proposed Methodology
5. Experiments
6. Discussion
7. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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