Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploiting Defenses against GAN-Based Feature Inference Attacks in Federated Learning

論文の概要: Exploiting Defenses against GAN-Based Feature Inference Attacks in Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12571v3
Date: Tue, 20 Aug 2024 14:11:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 21:10:37.026853
Title: Exploiting Defenses against GAN-Based Feature Inference Attacks in Federated Learning
Title（参考訳）: フェデレートラーニングにおけるGANに基づく特徴推論攻撃に対する防犯活動
Authors: Xinjian Luo, Xianglong Zhang,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを維持しながら、孤立したデータアイランドをマージすることを目的としている。近年の研究では、GANベースの攻撃をFLで使用して、プライベートデータセットの分布を学習できることが示されている。攻撃者が被害者のデータの実際の分布を学習するのを防ぐためのフレームワークであるAnti-GANを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.376269351435396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) is a decentralized model training framework that aims to merge isolated data islands while maintaining data privacy. However, recent studies have revealed that Generative Adversarial Network (GAN) based attacks can be employed in FL to learn the distribution of private datasets and reconstruct recognizable images. In this paper, we exploit defenses against GAN-based attacks in FL and propose a framework, Anti-GAN, to prevent attackers from learning the real distribution of the victim's data. The core idea of Anti-GAN is to manipulate the visual features of private training images to make them indistinguishable to human eyes even restored by attackers. Specifically, Anti-GAN projects the private dataset onto a GAN's generator and combines the generated fake images with the actual images to create the training dataset, which is then used for federated model training. The experimental results demonstrate that Anti-GAN is effective in preventing attackers from learning the distribution of private images while causing minimal harm to the accuracy of the federated model.
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、データプライバシを維持しながら、独立したデータアイランドをマージすることを目的とした、分散モデルトレーニングフレームワークである。しかし、最近の研究により、GANベースの攻撃はFLでプライベートデータセットの分布を学習し、認識可能なイメージを再構築するために使用できることが明らかになった。本稿では, FLにおけるGAN攻撃に対する防御効果を活用し, 攻撃者が実際のデータ配信を学ばないようにするためのフレームワークであるアンチGANを提案する。反GANの基本的な考え方は、プライベートトレーニング画像の視覚的特徴を操作して、攻撃者によって復元された人間の目と区別できないようにすることである。具体的には、Anti-GANはプライベートデータセットをGANのジェネレータに投影し、生成されたフェイクイメージと実際のイメージを組み合わせてトレーニングデータセットを生成し、フェデレートされたモデルトレーニングに使用される。実験の結果,抗GANは,フェデレートされたモデルの精度に最小限のダメージを与えながら,攻撃者がプライベートイメージの分布を学習するのを防ぐのに有効であることが示された。

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