論文の概要: Aegis: A Trusted, Automatic and Accurate Verification Framework for
Vertical Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06958v1
- Date: Mon, 16 Aug 2021 08:30:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-17 15:20:37.505933
- Title: Aegis: A Trusted, Automatic and Accurate Verification Framework for
Vertical Federated Learning
- Title(参考訳): aegis: 垂直連合学習のための信頼度が高く、自動的、正確な検証フレームワーク
- Authors: Cengguang Zhang, Junxue Zhang, Di Chai, Kai Chen
- Abstract要約: 本稿では,VFLジョブのセキュリティを検証するための信頼性,自動,高精度な検証フレームワークであるAegisを紹介する。
Aegisは、フレームワークのセキュリティを確保するために、ローカルパーティから分離されている。
95%の脅威モデルを検出し、全VFLジョブ時間の84%以内に詳細な検証結果を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.80800619498857
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vertical federated learning (VFL) leverages various privacy-preserving
algorithms, e.g., homomorphic encryption or secret sharing based SecureBoost,
to ensure data privacy. However, these algorithms all require a semi-honest
secure definition, which raises concerns in real-world applications. In this
paper, we present Aegis, a trusted, automatic, and accurate verification
framework to verify the security of VFL jobs. Aegis is separated from local
parties to ensure the security of the framework. Furthermore, it automatically
adapts to evolving VFL algorithms by defining the VFL job as a finite state
machine to uniformly verify different algorithms and reproduce the entire job
to provide more accurate verification. We implement and evaluate Aegis with
different threat models on financial and medical datasets. Evaluation results
show that: 1) Aegis can detect 95% threat models, and 2) it provides
fine-grained verification results within 84% of the total VFL job time.
- Abstract(参考訳): 垂直連合学習(VFL)は、データのプライバシーを確保するために、ホモモルフィック暗号化や秘密共有ベースのSecureBoostなど、さまざまなプライバシ保護アルゴリズムを活用する。
しかし、これらのアルゴリズムはすべて半正直なセキュアな定義を必要とし、現実世界のアプリケーションに懸念を生じさせる。
本稿では,VFLジョブのセキュリティを検証するための信頼性,自動,高精度な検証フレームワークであるAegisを紹介する。
aegisは、フレームワークのセキュリティを確保するために、ローカルパーティから分離される。
さらに、VFLジョブを有限状態マシンとして定義することにより、VFLアルゴリズムに自動的に適応し、異なるアルゴリズムを均一に検証し、ジョブ全体を再現し、より正確な検証を提供する。
我々は金融データと医療データについて異なる脅威モデルを用いてaegisを実装し評価する。
評価の結果,1) aegisは95%の脅威モデルを検出でき,2)vflのジョブ時間の84%以内で詳細な検証結果が得られることがわかった。
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