論文の概要: An Accurate, Scalable and Verifiable Protocol for Federated Differentially Private Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07218v3
• Date: Fri, 28 Oct 2022 14:36:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 03:43:24.698504
• Title: An Accurate, Scalable and Verifiable Protocol for Federated Differentially Private Averaging
• Title（参考訳）: Federated Differentially Private Averagingのための正確でスケーラブルで検証可能なプロトコル
• Authors: C\'esar Sabater, Aur\'elien Bellet, Jan Ramon
• Abstract要約: 我々は、参加者に提供されるプライバシー保証と、悪意ある当事者の存在下での計算の正しさに関する課題に取り組む。 最初のコントリビューションはスケーラブルなプロトコルで、参加者はネットワークグラフのエッジに沿って関連するガウスノイズを交換する。 第2のコントリビューションでは,プロトコルの効率性とプライバシ保証を損なうことなく,計算の正確性を証明することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from data owned by several parties, as in federated learning, raises challenges regarding the privacy guarantees provided to participants and the correctness of the computation in the presence of malicious parties. We tackle these challenges in the context of distributed averaging, an essential building block of federated learning algorithms. Our first contribution is a scalable protocol in which participants exchange correlated Gaussian noise along the edges of a network graph, complemented by independent noise added by each party. We analyze the differential privacy guarantees of our protocol and the impact of the graph topology under colluding malicious parties, showing that we can nearly match the utility of the trusted curator model even when each honest party communicates with only a logarithmic number of other parties chosen at random. This is in contrast with protocols in the local model of privacy (with lower utility) or based on secure aggregation (where all pairs of users need to exchange messages). Our second contribution enables users to prove the correctness of their computations without compromising the efficiency and privacy guarantees of the protocol. Our verification protocol relies on standard cryptographic primitives like commitment schemes and zero knowledge proofs.
• Abstract（参考訳）: 複数の当事者が所有するデータから学ぶことは、連合学習のように、参加者に提供されるプライバシー保証と悪意のある当事者の存在下での計算の正確性に関する課題を提起する。 このような課題を分散平均化(distributed averaging)という,連合学習アルゴリズムの基本構成要素で解決する。 最初のコントリビューションは、参加者がネットワークグラフのエッジに沿って関連するガウスノイズを交換するスケーラブルなプロトコルである。 我々は,我々のプロトコルの差分プライバシー保証と,悪意ある関係者の衝突によるグラフトポロジの影響を分析し,各正直な当事者がランダムに選択した他の参加者の対数的な数だけと通信しても,信頼できるキュレーターモデルの実用性にほぼ一致することを示した。 これは、ローカルなプライバシモデル(ユーティリティが低い)やセキュアアグリゲーション(すべてのユーザのペアがメッセージを交換する必要がある)のプロトコルとは対照的です。 第2のコントリビューションでは,プロトコルの効率性とプライバシ保証を損なうことなく,計算の正確性を証明することができる。 我々の検証プロトコルは、コミットメントスキームやゼロ知識証明のような標準的な暗号プリミティブに依存しています。

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