अर्बोरेटम: विभेदक गोपनीयता के साथ बड़े पैमाने पर संघीय विश्लेषण के लिए एक योजनाकार
Author
Venue
SOSP 2023
Abstract
फेडरेटेड एनालिटिक्स, संवेदनशील डेटा पर प्रश्नोत्तर करने का एक तरीका है जो कई पक्षों में फैला हुआ है, बिना डेटा को साझा किए या उसे एक ही स्थान पर एकत्रित किए। पिछले कार्यों ने ऐसे समाधान विकसित किए हैं जो लाखों उपकरणों वाले बड़े परिनियोजन तक विस्तारित हो सकते हैं, लेकिन फेडरेटेड एनालिटिक्स की वितरित प्रकृति के कारण, ये समाधान केवल प्रश्नों की एक सीमित श्रेणी का समर्थन कर सकते हैं - आमतौर पर संख्यात्मक प्रश्नों के विभिन्न रूप, जिनका उत्तर हल्के क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स से दिया जा सकता है। श्रेणीबद्ध प्रश्नों जैसे अधिक जटिल प्रश्नों का समर्थन करने के लिए भारी क्रिप्टोग्राफी की आवश्यकता होती है, जिसका खर्च तेजी से एक शक्तिशाली डेटा सेंटर के संसाधनों से भी अधिक हो सकता है। इस पेपर में, हम आर्बोरैटम (Arboretum) प्रस्तुत करते हैं, जो एक नई फेडरेटेड एनालिटिक्स प्रणाली है जो लाखों या अरबों प्रतिभागियों वाले डिप्लॉयमेंट में श्रेणीबद्ध प्रश्नों सहित, प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला का कुशलतापूर्वक उत्तर दे सकती है। आर्बोरैटम यह 1) प्रत्येक प्रश्न का उत्तर देने के लिए अत्यधिक कुशल तरीके खोजने हेतु क्वेरी योजनाओं को स्वचालित रूप से अनुकूलित करके, और 2) गणना में प्रतिभागी उपकरणों को शामिल करके हासिल करता है। हमारे मूल्यांकन से पता चलता है कि आर्बोरैटम उन शुरुआती प्रणालियों की लागत से मेल खा सकता है जिन्हें विशेष प्रकार के प्रश्नों के लिए हाथ से अनुकूलित किया गया है, और यह अतिरिक्त रूप से उन नए प्रश्नों की एक श्रृंखला का भी समर्थन कर सकता है जिनके लिए आज कोई कुशल समाधान मौजूद नहीं है।
