論文の概要: Federated $f$-Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11158v1
- Date: Mon, 22 Feb 2021 16:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 15:09:14.237829
- Title: Federated $f$-Differential Privacy
- Title（参考訳）: Federated $f$-differential Privacy
- Authors: Qinqing Zheng, Shuxiao Chen, Qi Long, Weijie J. Su
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)とは、クライアントが繰り返し情報を共有することによってモデルを学ぶ訓練パラダイムである。
フェデレーション設定に特化した新しい概念である、フェデレーション$f$-differenceプライバシを紹介します。
そこで我々は,最先端flアルゴリズムの大規模ファミリーに対応する汎用的federated learningフレームワークprifedsyncを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.499120576896228
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a training paradigm where the clients
collaboratively learn models by repeatedly sharing information without
compromising much on the privacy of their local sensitive data. In this paper,
we introduce federated $f$-differential privacy, a new notion specifically
tailored to the federated setting, based on the framework of Gaussian
differential privacy. Federated $f$-differential privacy operates on record
level: it provides the privacy guarantee on each individual record of one
client's data against adversaries. We then propose a generic private federated
learning framework {PriFedSync} that accommodates a large family of
state-of-the-art FL algorithms, which provably achieves federated
$f$-differential privacy. Finally, we empirically demonstrate the trade-off
between privacy guarantee and prediction performance for models trained by
{PriFedSync} in computer vision tasks.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL) は、クライアントがローカルな機密データのプライバシーを犠牲にすることなく、情報を繰り返し共有することによって、モデルを共同学習するトレーニングパラダイムです。
この論文では、ガウス微分プライバシーの枠組みに基づいて、フェデレーション設定に特化した新しい概念であるフェデレーション$f$-差分プライバシーを紹介します。
フェデレーションされた$f$-差分プライバシーは、レコードレベルで動作します:それは、敵対するクライアントのデータの各個々のレコードのプライバシー保証を提供します。
そこで我々は,最先端のflアルゴリズム群を包含する汎用的federated learning framework {prifedsync} を提案し,federated $f$-differential privacy を実現する。
最後に、コンピュータビジョンタスクで{PriFedSync}によって訓練されたモデルのプライバシー保証と予測パフォーマンスのトレードオフを実証します。
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