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【24h】

プライバシー保護を目的とした線形回帰モデルにおける最小二乗推定量の分散計算法について

机译:关于线性回归模型中用于隐私保护的最小二乘估计值的离散度计算方法

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摘要

本稿ではプライバシー保護を目的とした回帰分析について扱う.まず,2者が異なる属性に関するデータを保持しているもとで,2者間でデータを渡すことなく回帰係数の最小二乗推定量を分散計算する新たな方式を提案し,プライバシーの安全性を評価する.また,提案するプロトコルは繰り返し計算を行うため,数値実験によりプロトコルの繰り返し数についての評価を行う.さらに,多者間での分散計算への拡張も行う.
机译:本文涉及旨在保护隐私的回归分析。首先,我们提出了一种新的方法,该方法可以分配和计算回归系数的最小平方估计量,而无需在两方之间传递数据,同时保留不同属性的数据,以提高隐私安全性。评估。另外,由于所提出的协议执行迭代计算,因此通过数值实验评估协议的迭代次数。此外,我们将其扩展到多方之间的分布式计算。

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