論文の概要: ABC-FL: Anomalous and Benign client Classification in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04551v2
• Date: Wed, 11 Aug 2021 03:53:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 10:31:44.235779
• Title: ABC-FL: Anomalous and Benign client Classification in Federated Learning
• Title（参考訳）: ABC-FL:フェデレートラーニングにおける異常と良性クライアント分類
• Authors: Hyejun Jeong, Joonyong Hwang, Tai Myung Chung
• Abstract要約: Federated Learningは、データプライバシ保護用に設計された分散機械学習フレームワークである。 ディープラーニング技術で発生した脆弱性と感受性を継承する。 非独立性およびIdentically Distributed(非IID)データのため、悪意のあるクライアントを正しく識別することは困難である。 良性クライアントが非IIDデータを持つ場合,良性クライアントから異常クライアントを検出し,分類する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Federated Learning is a distributed machine learning framework designed for data privacy preservation i.e., local data remain private throughout the entire training and testing procedure. Federated Learning is gaining popularity because it allows one to use machine learning techniques while preserving privacy. However, it inherits the vulnerabilities and susceptibilities raised in deep learning techniques. For instance, Federated Learning is particularly vulnerable to data poisoning attacks that may deteriorate its performance and integrity due to its distributed nature and inaccessibility to the raw data. In addition, it is extremely difficult to correctly identify malicious clients due to the non-Independently and/or Identically Distributed (non-IID) data. The real-world data can be complex and diverse, making them hardly distinguishable from the malicious data without direct access to the raw data. Prior research has focused on detecting malicious clients while treating only the clients having IID data as benign. In this study, we propose a method that detects and classifies anomalous clients from benign clients when benign ones have non-IID data. Our proposed method leverages feature dimension reduction, dynamic clustering, and cosine similarity-based clipping. The experimental results validates that our proposed method not only classifies the malicious clients but also alleviates their negative influences from the entire procedure. Our findings may be used in future studies to effectively eliminate anomalous clients when building a model with diverse data.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning)は、データプライバシを保護するために設計された、分散機械学習フレームワークである。 プライバシーを保ちながら機械学習技術を利用できるため、連合学習が人気を集めている。 しかし、ディープラーニング技術で発生した脆弱性と感受性を継承する。 例えば、フェデレーション学習は、分散した性質と生データにアクセスできないため、パフォーマンスと整合性が低下する可能性のあるデータ中毒攻撃に対して特に脆弱である。 さらに、非独立性および/またはIdentically Distributed(非IID)データのため、悪意のあるクライアントを正しく識別することは極めて困難である。 現実世界のデータは複雑で多様であり、生のデータに直接アクセスすることなく悪意のあるデータと区別できない。 以前の研究は、iidデータを持つクライアントのみを良性として扱いながら、悪意のあるクライアントの検出に重点を置いてきた。 本研究では,良性クライアントが非IIDデータを持つ場合,良性クライアントから異常クライアントを検出し,分類する手法を提案する。 提案手法は,特徴次元の縮小,動的クラスタリング,コサイン類似度に基づくクリッピングを利用する。 実験の結果,提案手法は悪意のあるクライアントを分類するだけでなく,手続き全体の悪影響を軽減できることを確認した。 今後の研究では,多様なデータを用いたモデル構築において,異常なクライアントを効果的に排除するために用いることができる。

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