論文の概要: Concentrated Differentially Private and Utility Preserving Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13761v4
• Date: Tue, 22 Sep 2020 15:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 07:18:47.536761
• Title: Concentrated Differentially Private and Utility Preserving Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングのための個人的・ユーティリティの集中化
• Authors: Rui Hu, Yuanxiong Guo, and Yanmin Gong
• Abstract要約: フェデレーション・ラーニング(Federated Learning)とは、エッジデバイスのセットが、中央サーバのオーケストレーションの下でモデルを協調的にトレーニングする、機械学習環境である。 本稿では,モデルユーティリティの劣化を伴わずに,プライバシ問題に対処するフェデレーション学習手法を開発する。 このアプローチのエンドツーエンドのプライバシ保証を厳格に提供し、理論的収束率を分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.239992194656164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is a machine learning setting where a set of edge devices collaboratively train a model under the orchestration of a central server without sharing their local data. At each communication round of federated learning, edge devices perform multiple steps of stochastic gradient descent with their local data and then upload the computation results to the server for model update. During this process, the challenge of privacy leakage arises due to the information exchange between edge devices and the server when the server is not fully trusted. While some previous privacy-preserving mechanisms could readily be used for federated learning, they usually come at a high cost on convergence of the algorithm and utility of the learned model. In this paper, we develop a federated learning approach that addresses the privacy challenge without much degradation on model utility through a combination of local gradient perturbation, secure aggregation, and zero-concentrated differential privacy (zCDP). We provide a tight end-to-end privacy guarantee of our approach and analyze its theoretical convergence rates. Through extensive numerical experiments on real-world datasets, we demonstrate the effectiveness of our proposed method and show its superior trade-off between privacy and model utility.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(Federated Learning)とは、エッジデバイスのセットが、ローカルデータを共有せずに、中央サーバのオーケストレーション下でモデルを協調的にトレーニングする、機械学習環境である。 連合学習の各通信ラウンドにおいて、エッジデバイスはローカルデータと確率的勾配降下の複数のステップを実行し、モデル更新のために計算結果をサーバにアップロードする。 この過程で、サーバが完全に信頼されていない場合、エッジデバイスとサーバ間の情報交換によって、プライバシリークの課題が発生する。 以前のプライバシ保存メカニズムのいくつかは、フェデレーション学習に容易に使用できるが、通常、アルゴリズムの収束と学習モデルの有用性に高いコストがかかる。 本稿では,局所勾配摂動,セキュアアグリゲーション,ゼロ集中差分プライバシー(zCDP)を組み合わせることで,モデルユーティリティの劣化を伴わずに,プライバシー問題に対処するフェデレーション学習手法を開発する。 このアプローチのエンドツーエンドのプライバシ保証を厳格に提供し、理論的収束率を分析します。 実世界のデータセットに関する広範囲な数値実験を通じて,提案手法の有効性を実証し,プライバシとモデルの有用性のトレードオフを示す。

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