HawkEye: Statically and Accurately Profiling the Communication Cost of Models in Multi-party Learning.
本篇论文提出了 HawkEye，一个用于静态分析多方学习（MPL）模型中通信成本的框架。MPL 基于安全多方计算（MPC），能够在不泄露原始数据的前提下联合多个参与方训练机器学习模型，但带来了巨大的通信开销。近年来出现了多种 MPC-fri
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← 返回所有主题pMPL: A Robust Multi-Party Learning Framework with a Privileged Party.
本文针对传统基于安全多方计算的隐私保护机器学习（MPL）通常采用点对点架构，各方平等且都能揭示输出结果，但实际业务场景往往需要层次化架构，其中存在一个特权方领导机器学习任务，只有特权方才能揭示最终模型，即使其他辅助方合谋也无法获取模型。此外