Systems
Arboretum：一款具備差分隱私功能的大型聯邦分析規劃工具
Author
Venue
SOSP 2023
Abstract
聯邦分析是一種處理分散於多個實體間的敏感資料之查詢的方法，無需共享資料或將其匯集於單一地點。先前研究已開發出可擴展至數百萬台裝置的大型部署方案，但由於聯邦分析的分散式特性，這些方案僅能支援有限類型的查詢——通常是各種形式的數值查詢，此類查詢可透過輕量級的加密原語來處理。 若要支援更豐富的查詢（例如分類查詢），則需採用更複雜的加密技術，其運算成本甚至可能迅速超出高效能資料中心的資源負荷。本文提出「Arboretum」——一種新型聯邦分析系統，能在擁有數百萬甚至數十億參與者的部署環境中，高效處理更廣泛的查詢類型，包括分類查詢。 Arboretum 透過以下兩種方式實現此目標：1) 自動優化查詢計畫，以找出回應每個查詢的高效方法；以及 2) 將參與者裝置納入運算過程。我們的評估顯示，Arboretum 不僅能達到先前針對特定查詢類型進行手動優化的系統之運算成本水準，更能支援一系列目前尚無高效解決方案的新型查詢。
