Fueled by its successful commercialization, the recommender system (RS) has gained widespread attention. However, as the training data fed into the RS models are often highly sensitive, it ultimately leads to severe privacy concerns, especially when data are shared among different platforms. In this paper, we follow the tune of existing works to investigate the problem of secure sparse matrix multiplication for cross-platform RSs. Two fundamental while critical issues are addressed: preserving the training data privacy and breaking the data silo problem. Specifically, we propose two concrete constructions with significantly boosted efficiency. They are designed for the sparse location insensitive case and location sensitive case, respectively. State-of-the-art cryptography building blocks including homomorphic encryption (HE) and private information retrieval (PIR) are fused into our protocols with non-trivial optimizations. As a result, our schemes can enjoy the HE acceleration technique without privacy trade-offs. We give formal security proofs for the proposed schemes and conduct extensive experiments on both real and large-scale simulated datasets. Compared with state-of-the-art works, our two schemes compress the running time roughly by 10* and 2.8*. They also attain up to 15* and 2.3* communication reduction without accuracy loss.


翻译:在成功商业化的推动下,建议系统(RS)得到了广泛的关注,然而,由于输入RSS模型的培训数据往往高度敏感,最终导致严重的隐私问题,特别是在数据在不同平台之间共享的情况下。在本文件中,我们遵循现有工作的节奏,以调查安全稀散矩阵的跨平台RS乘法问题。两个根本问题虽然得到了解决,但重要问题得到了解决:保护培训数据隐私和打破数据筒问题。具体地说,我们提议以大大提高效率的方式进行两个具体建设。它们分别针对敏感案件和地点敏感案件的稀少地点和地点敏感情况。国家加密建筑块,包括同质加密(HE)和私人信息检索(PIR),以非三边优化的方式被纳入我们的协议。结果,我们的计划可以享受HE加速技术,而无需隐私交换。我们为拟议的计划提供正式的安全证明,并对实际和大规模模拟数据集进行广泛的试验。与最新工程相比,我们的两个计划也压缩了15个时间* 和25个* 的准确度。

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