論文の概要: Clustering Algorithm to Detect Adversaries in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10799v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 06:49:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 00:41:06.153434
• Title: Clustering Algorithm to Detect Adversaries in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習における競合検出のためのクラスタリングアルゴリズム
• Authors: Krishna Yadav, B.B Gupta
• Abstract要約: 本稿では,クラスタリングアルゴリズムの助けを借りて敵を検出する手法を提案する。 提案手法では,クライアント側からの処理能力は必要とせず,帯域幅の超過は不要である。 我々のアプローチは、40%の敵が存在する場合でも、グローバルモデルの精度を99%まで向上させることに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent times, federated machine learning has been very useful in building intelligent intrusion detection systems for IoT devices. As IoT devices are equipped with a security architecture vulnerable to various attacks, these security loopholes may bring a risk during federated training of decentralized IoT devices. Adversaries can take control over these IoT devices and inject false gradients to degrade the global model performance. In this paper, we have proposed an approach that detects the adversaries with the help of a clustering algorithm. After clustering, it further rewards the clients for detecting honest and malicious clients. Our proposed gradient filtration approach does not require any processing power from the client-side and does not use excessive bandwidth, making it very much feasible for IoT devices. Further, our approach has been very successful in boosting the global model accuracy, up to 99% even in the presence of 40% adversaries.
• Abstract（参考訳）: 近年、連合機械学習はiotデバイスのインテリジェント侵入検知システムを構築するのに非常に有用である。 IoTデバイスは、さまざまな攻撃に対して脆弱なセキュリティアーキテクチャを備えているため、これらのセキュリティの抜け穴は、分散IoTデバイスの連合トレーニング中にリスクをもたらす可能性がある。 敵はこれらのIoTデバイスを制御でき、誤った勾配を注入してグローバルモデルのパフォーマンスを低下させることができる。 本稿では,クラスタリングアルゴリズムの助けを借りて敵を検出する手法を提案する。 クラスタリング後、それはさらに誠実で悪意のあるクライアントを検出するためにクライアントに報います。 提案手法では,クライアント側からの処理パワーを必要とせず,帯域幅を過大に使用せず,IoTデバイスで実現可能である。 さらに、我々のアプローチは、40%の敵が存在する場合でも、グローバルモデル精度を99%まで向上させることに成功した。

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