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Systems

Arboretum: Um planejador para análises federadas em grande escala com privacidade diferencial

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Author

Elizabeth Margolin (Universidade da Pensilvânia), Karan Newatia (Universidade da Pensilvânia), Tao Luo (Universidade da Pensilvânia), Edo Roth (Universidade da Pensilvânia), Andreas Haeberlen (Universidade da Pensilvânia / Roblox)

Venue

SOSP 2023

Abstract

A análise federada é uma forma de responder a consultas sobre dados confidenciais espalhados por várias partes, sem compartilhar os dados ou coletá-los em um único local. Trabalhos anteriores desenvolveram soluções capazes de escalar para grandes implantações com milhões de dispositivos, mas, devido à natureza distribuída da análise federada, essas soluções suportam apenas uma classe limitada de consultas — tipicamente, várias formas de consultas numéricas, que podem ser respondidas com primitivas criptográficas leves. O suporte a consultas mais complexas, como consultas categóricas, requer criptografia mais pesada, cujo custo pode rapidamente exceder até mesmo os recursos de um poderoso data center. Neste artigo, apresentamos o Arboretum, um novo sistema de análise federada capaz de responder com eficiência a uma gama mais ampla de consultas, incluindo consultas categóricas, em implantações com milhões ou até bilhões de participantes. O Arboretum consegue isso 1) otimizando automaticamente os planos de consulta para encontrar maneiras altamente eficientes de responder a cada consulta e 2) incluindo os dispositivos dos participantes no cálculo. Nossa avaliação mostra que o Arboretum pode igualar o custo de sistemas anteriores que foram otimizados manualmente para tipos específicos de consultas e que, além disso, pode suportar uma gama de novas consultas para as quais não existe nenhuma solução eficiente atualmente.