Revisiting VERTIGO and VERTIGO-CI: Identifying confidentiality breaches and introducing a statistically sound, efficient alternative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Health Data Research Network Canada is tasked with facilitating large-scale health data research, such as statistical analyses that integrate, within a single model, data collected by different organizations, each holding distinct subsets of features corresponding to the same individuals, thereby forming a vertical data partition. To support logistic regression analyses in this setting, we assessed two recently proposed algorithms, VERTIGO and VERTIGO-CI, which enable parameter estimation and confidence interval computation, respectively, with respect to three aspects: the risk of re-identifying patient feature data, communication efficiency, and the extent to which model interpretability is preserved. This study has three main objectives: (1) highlighting confidentiality issues that arise with VERTIGO-CI, as well as those that may occur with VER-TIGO when a data node holds only binary covariates; (2) reducing the number of required communication rounds; and (3) proposing an alternative (RidgeLog-V) to VERTIGO that excludes the intercept from the penalty term, which VER-TIGO otherwise includes. Methods We inspected the quantities exchanged in the original algorithms and used linear algebra to identify reverse-engineering procedures that the coordinating center could employ to reconstruct raw data. We also analyzed the objective function of the optimization problem, leading to the proposal of an alternative formulation that requires only a single round of communication while allowing the intercept to be excluded from the penalty term. Results We showed that, when the VERTIGO-CI algorithm is executed, the coordinating center can reconstruct all individual-level data using simple vectormatrix operations. When the VERTIGO algorithm is executed and a data node has binary covariates only, the coordinating center may be able to recover individual data when parameter estimates are shared. We adapted the VERTIGO algorithm to reduce the number of communications and proposed a variant that excludes the intercept from the penalty term. Conclusions While the use of VERTIGO-CI, or of VERTIGO with binary covariates does not involve directly sharing raw data, confidentiality breaches may arise through reverse-engineering, illustrating that that the distributed nature of an algorithm does not inherently guarantee data privacy. This work also proposed a new algorithm (RidgeLog-V) that reduces operational costs and enhances model interpretability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».