Fugu-MT 論文翻訳(概要): SecFL: Confidential Federated Learning using TEEs

論文の概要: SecFL: Confidential Federated Learning using TEEs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00981v1
Date: Sun, 3 Oct 2021 11:07:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-06 05:51:05.942183
Title: SecFL: Confidential Federated Learning using TEEs
Title（参考訳）: SecFL:TEEを用いた秘密のフェデレーション学習
Authors: Do Le Quoc and Christof Fetzer
Abstract要約: 信頼された実行環境(TEE)を活用した秘密の連合学習フレームワークSecFLを提案する。 SecFLはTEEエンクレーブ内のグローバルおよびローカルなトレーニングを実行し、特権を持ったアクセスを持つ強力な敵に対する計算の機密性と整合性を保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8148198154149398
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) is an emerging machine learning paradigm that enables multiple clients to jointly train a model to take benefits from diverse datasets from the clients without sharing their local training datasets. FL helps reduce data privacy risks. Unfortunately, FL still exist several issues regarding privacy and security. First, it is possible to leak sensitive information from the shared training parameters. Second, malicious clients can collude with each other to steal data, models from regular clients or corrupt the global training model. To tackle these challenges, we propose SecFL - a confidential federated learning framework that leverages Trusted Execution Environments (TEEs). SecFL performs the global and local training inside TEE enclaves to ensure the confidentiality and integrity of the computations against powerful adversaries with privileged access. SecFL provides a transparent remote attestation mechanism, relying on the remote attestation provided by TEEs, to allow clients to attest the global training computation as well as the local training computation of each other. Thus, all malicious clients can be detected using the remote attestation mechanisms.
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のクライアントが、ローカルのトレーニングデータセットを共有することなく、クライアントからさまざまなデータセットの恩恵を受けるようにモデルを共同でトレーニングすることを可能にする、新興機械学習パラダイムである。 FLはデータプライバシのリスクを軽減する。残念ながら、FLはプライバシとセキュリティに関するいくつかの問題が存在する。まず、共有トレーニングパラメータから機密情報を漏洩させることができる。第二に、悪意のあるクライアントは互いに衝突して、通常のクライアントからデータやモデルを盗んだり、グローバルなトレーニングモデルを破壊したりすることができる。これらの課題に対処するため,TEE(Trusted Execution Environments)を活用した秘密のフェデレーション学習フレームワークであるSecFLを提案する。 SecFLはTEEエンクレーブ内のグローバルおよびローカルなトレーニングを実行し、特権アクセスを持つ強力な敵に対する計算の機密性と完全性を保証する。 SecFLは、クライアントがグローバルなトレーニング計算だけでなく、相互にローカルなトレーニング計算を証明できるように、TEEが提供するリモートテストに依存する、透過的なリモートテストメカニズムを提供する。したがって、すべての悪意のあるクライアントはリモート検査機構を使って検出できる。

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