Fugu-MT 論文翻訳(概要): Private Wireless Federated Learning with Anonymous Over-the-Air Computation

論文の概要: Private Wireless Federated Learning with Anonymous Over-the-Air Computation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08579v2
Date: Sat, 13 Feb 2021 21:37:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-24 17:50:49.788268
Title: Private Wireless Federated Learning with Anonymous Over-the-Air Computation
Title（参考訳）: Anonymous Over-the-Air Computationを用いたプライベートワイヤレスフェデレーションラーニング
Authors: Burak Hasircioglu, Deniz Gunduz
Abstract要約: オーバー・ザ・エア(OAC)を利用して送信装置を匿名化することにより,システムのプライバシを高めることができることを示す。提案手法は、入射するノイズの量を減らすことにより、プライベート無線FLの性能を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8580784887142774
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In conventional federated learning (FL), differential privacy (DP) guarantees can be obtained by injecting additional noise to local model updates before transmitting to the parameter server (PS). In the wireless FL scenario, we show that the privacy of the system can be boosted by exploiting over-the-air computation (OAC) and anonymizing the transmitting devices. In OAC, devices transmit their model updates simultaneously and in an uncoded fashion, resulting in a much more efficient use of the available spectrum. We further exploit OAC to provide anonymity for the transmitting devices. The proposed approach improves the performance of private wireless FL by reducing the amount of noise that must be injected.
Abstract（参考訳）: 従来のフェデレーション学習(FL)では、パラメータサーバ(PS)に送信する前にローカルモデル更新に付加ノイズを注入することで、差分プライバシー(DP)保証を得ることができる。無線flのシナリオでは,oac(over-the-air computation)を活用し,送信装置を匿名化することにより,システムのプライバシーを向上できることを示す。 oacでは、デバイスがモデル更新を同時かつ非コード形式で送信することで、利用可能なスペクトルをより効率的に利用することができる。我々はさらにOACを利用して送信装置の匿名性を提供する。提案手法は、入射するノイズの量を減らすことにより、プライベート無線FLの性能を向上させる。

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