Fugu-MT 論文翻訳(概要): Secure Byzantine-Robust Machine Learning

論文の概要: Secure Byzantine-Robust Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04747v2
Date: Sun, 18 Oct 2020 22:37:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 01:35:41.404158
Title: Secure Byzantine-Robust Machine Learning
Title（参考訳）: セキュアなビザンチンロバスト機械学習
Authors: Lie He and Sai Praneeth Karimireddy and Martin Jaggi
Abstract要約: 本稿では,Byzantine-robustnessとByzantine-robustnessの両方を提供するセキュアな2サーバプロトコルを提案する。さらに、このプロトコルは通信効率が高く、フォールトトレラントであり、局所的な差分プライバシーを享受する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 61.03711813598128
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Increasingly machine learning systems are being deployed to edge servers and devices (e.g. mobile phones) and trained in a collaborative manner. Such distributed/federated/decentralized training raises a number of concerns about the robustness, privacy, and security of the procedure. While extensive work has been done in tackling with robustness, privacy, or security individually, their combination has rarely been studied. In this paper, we propose a secure two-server protocol that offers both input privacy and Byzantine-robustness. In addition, this protocol is communication-efficient, fault-tolerant and enjoys local differential privacy.
Abstract（参考訳）: ますます多くの機械学習システムがエッジサーバやデバイス(携帯電話など)にデプロイされ、協調的に訓練されている。このような分散/フェデレーション/分散トレーニングは、手続きの堅牢性、プライバシ、セキュリティに関する多くの懸念を引き起こす。堅牢性、プライバシ、セキュリティを個々に扱うために広範な研究がなされているが、それらの組み合わせが研究されることはほとんどない。本稿では,入力プライバシとビザンチン乱れの両方を提供するセキュアな2サーバプロトコルを提案する。さらに、このプロトコルは通信効率が高く、フォールトトレラントであり、ローカルなディファレンシャルプライバシを享受する。

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