개인 및 효율적인 집계를 위한 블록 희소 벡터를 통한 PREAMBLE은 안전한 집계 문제에 대한 혁신적인 접근 방식을 제시한다. 이 연구는 개인 연합 학습에서 그래디언트와 같은 높은 차원 벡터를 안전하게 집계하는 문제를 다루고 있는데, 이러한 시스템은 주로 두 서버 시스템에서 사용된다. 기존의 방법은 차원과 통신량이 비례하여 증가하는데, 이는 이러한 설정에서 효율적으로 처리할 수 있는 벡터의 차원을 제한한다. PREAMBLE는 차원과 관련된 통신 부담을 줄이는 혁신적인 메커니즘을 제안하여 이러한 제한을 극복한다. 블록 희소 유클리드 벡터를 통해 개인 정보 보호를 보장하면서도 집계를 효율적으로 수행할 수 있는 PREAMBLE은 높은 차원 벡터의 안전한 집계를 위한 새로운 방향을 제시하고 있다.

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