論文の概要: Private Dataset Generation Using Privacy Preserving Collaborative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13598v1
• Date: Tue, 28 Apr 2020 15:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 22:43:31.917522
• Title: Private Dataset Generation Using Privacy Preserving Collaborative Learning
• Title（参考訳）: プライバシ保護協調学習を用いたプライベートデータセット生成
• Authors: Amit Chaulwar
• Abstract要約: この研究は、エッジで機械学習モデルをトレーニングするためのプライバシ保護のFedNNフレームワークを導入している。 MNISTデータセットを用いたシミュレーション結果は,フレームワークの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: With increasing usage of deep learning algorithms in many application, new research questions related to privacy and adversarial attacks are emerging. However, the deep learning algorithm improvement needs more and more data to be shared within research community. Methodologies like federated learning, differential privacy, additive secret sharing provides a way to train machine learning models on edge without moving the data from the edge. However, it is very computationally intensive and prone to adversarial attacks. Therefore, this work introduces a privacy preserving FedCollabNN framework for training machine learning models at edge, which is computationally efficient and robust against adversarial attacks. The simulation results using MNIST dataset indicates the effectiveness of the framework.
• Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションにおけるディープラーニングアルゴリズムの利用の増加に伴い、プライバシや敵攻撃に関する新たな研究の疑問が浮上している。 しかし、ディープラーニングアルゴリズムの改善には、研究コミュニティ内で共有されるデータが増える必要がある。 フェデレーション学習、ディファレンシャルプライバシ、アダプティブシークレット共有といった方法論は、エッジからデータを移動せずにエッジ上でマシンラーニングモデルをトレーニングする方法を提供する。 しかし、非常に計算集約的であり、敵の攻撃を受けやすい。 そこで本研究では,エッジで機械学習モデルをトレーニングするためのプライバシ保護フレームワークであるFedCollabNNを導入する。 MNISTデータセットを用いたシミュレーション結果は,フレームワークの有効性を示す。

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