論文の概要: OpenFed: An Open-Source Security and Privacy Guaranteed Federated Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07852v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 10:31:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 16:27:05.984761
• Title: OpenFed: An Open-Source Security and Privacy Guaranteed Federated Learning Framework
• Title（参考訳）: OpenFed: オープンソースのセキュリティとプライバシ保証フェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Chen Dengsheng
• Abstract要約: フェデレーション学習は新しいタイプの人工知能であり、個人データ保護と利用のギャップを埋める技術を提供している。 ここでは,データ保護と利用の要求を同時に解決するオープンソースソフトウェアフレームワークであるOpenFedを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The broad application of artificial intelligence techniques ranging from self-driving vehicles to advanced medical diagnostics afford many benefits. Federated learning is a new breed of artificial intelligence, offering techniques to help bridge the gap between personal data protection and utilization for research and commercial deployment, especially in the use-cases where security and privacy are the key concerns. Here, we present OpenFed, an open-source software framework to simultaneously address the demands for data protection and utilization. In practice, OpenFed enables state-of-the-art model development in low-trust environments despite limited local data availability, which lays the groundwork for sustainable collaborative model development and commercial deployment by alleviating concerns of asset protection. In addition, OpenFed also provides an end-to-end toolkit to facilitate federated learning algorithm development as well as several benchmarks to fair performance comparison under diverse computing paradigms and configurations.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車から高度な医療診断まで、人工知能技術の幅広い応用は、多くの利益をもたらす。 フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、個人データ保護と研究および商業展開における利用のギャップを埋める技術、特にセキュリティとプライバシが重要な関心事であるユースケースにおいて、新しいタイプの人工知能を提供する。 ここでは,データ保護と利用の要求を同時に解決するオープンソースソフトウェアフレームワークであるOpenFedを紹介する。 実際には、openfedは低信頼環境での最先端のモデル開発を可能にする。ローカルデータの利用が制限されているにも関わらず、アセット保護の懸念を緩和することで、持続可能な協調型モデル開発と商業展開のための土台となる。 さらにopenfedは,フェデレーション学習アルゴリズムの開発を容易にするエンドツーエンドツールキットや,さまざまなコンピューティングパラダイムや構成下でのパフォーマンス比較を行うためのベンチマークも提供している。

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