論文の概要: FastSecAgg: Scalable Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11248v1
- Date: Wed, 23 Sep 2020 16:49:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 15:52:09.107777
- Title: FastSecAgg: Scalable Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated
Learning
- Title（参考訳）: FastSecAgg: プライバシ保護フェデレーション学習のためのスケーラブルなセキュアアグリゲーション
- Authors: Swanand Kadhe, Nived Rajaraman, O. Ozan Koyluoglu, Kannan Ramchandran
- Abstract要約: セキュアアグリゲーション'プロトコルは、サーバがクライアントのモデルをプライバシ保護方法で集約することを可能にする。
FastSecAggは計算と通信の面で効率的であり、クライアントのドロップアウトに対して堅牢である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.237186837994585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent attacks on federated learning demonstrate that keeping the training
data on clients' devices does not provide sufficient privacy, as the model
parameters shared by clients can leak information about their training data. A
'secure aggregation' protocol enables the server to aggregate clients' models
in a privacy-preserving manner. However, existing secure aggregation protocols
incur high computation/communication costs, especially when the number of model
parameters is larger than the number of clients participating in an iteration
-- a typical scenario in federated learning.
In this paper, we propose a secure aggregation protocol, FastSecAgg, that is
efficient in terms of computation and communication, and robust to client
dropouts. The main building block of FastSecAgg is a novel multi-secret sharing
scheme, FastShare, based on the Fast Fourier Transform (FFT), which may be of
independent interest. FastShare is information-theoretically secure, and
achieves a trade-off between the number of secrets, privacy threshold, and
dropout tolerance. Riding on the capabilities of FastShare, we prove that
FastSecAgg is (i) secure against the server colluding with 'any' subset of some
constant fraction (e.g. $\sim10\%$) of the clients in the honest-but-curious
setting; and (ii) tolerates dropouts of a 'random' subset of some constant
fraction (e.g. $\sim10\%$) of the clients. FastSecAgg achieves significantly
smaller computation cost than existing schemes while achieving the same
(orderwise) communication cost. In addition, it guarantees security against
adaptive adversaries, which can perform client corruptions dynamically during
the execution of the protocol.
- Abstract（参考訳）: 最近の連合学習に対する攻撃は、クライアントが共有するモデルパラメータがトレーニングデータに関する情報をリークできるため、トレーニングデータをクライアントのデバイスに保持しても十分なプライバシは提供されないことを示している。
プロトコルは、サーバがクライアントのモデルをプライバシー保護の方法で集約することを可能にする。
しかしながら、既存のセキュアアグリゲーションプロトコルは、特にモデルパラメータの数がイテレーションに参加するクライアントの数よりも大きい場合、高い計算/通信コストを発生させる。
本稿では,セキュアなアグリゲーションプロトコルであるFastSecAggを提案する。
FastSecAggの主なビルディングブロックは、Fast Fourier Transform (FFT)をベースにした、新しいマルチシークレット共有スキームであるFastShareである。
FastShareは情報理論的に安全であり、シークレットの数、プライバシのしきい値、およびドロップアウトトレランスの間のトレードオフを達成する。
FastShareの機能を活用して、FastSecAggが有効であることを証明します。
i) 誠実だが正確な設定でクライアントの一定割合(例えば$\sim10\%$)の「任意の」サブセットと競合するサーバに対して安全である。
(ii) クライアントの一定の分数(例えば$\sim10\%$)の「ランダム」サブセットのドロップアウトを許容する。
FastSecAggは、既存のスキームよりも計算コストが大幅に小さく、同じ(順番に)通信コストを達成する。
さらに、適応的な敵に対するセキュリティが保証され、プロトコルの実行中にクライアントの汚職を動的に行うことができる。
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