面向时间序列的隐私保护垂直联邦推理
Private Vertical Federated Inference for Time-Series
AI 导读
论文提出 PPHH-VFL，使时间序列隐私垂直联邦推理较端到端 MPC 最高加速六个数量级。该架构将模型头拆为明文公共头与轻量 MPC 私有头，公共嵌入经对抗训练缓解隐私泄露。在最高 86M 参数模型上，其较 VFL+MPC 基线 WAN 下最高提速 44.4x、通信成本降 91.2x，分类准确率提升 2.50%、回归 RMSE 改善 40.7%。