論文の概要: Fairness, Integrity, and Privacy in a Scalable Blockchain-based
Federated Learning System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06290v1
- Date: Thu, 11 Nov 2021 16:08:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-12 15:01:59.748194
- Title: Fairness, Integrity, and Privacy in a Scalable Blockchain-based
Federated Learning System
- Title(参考訳): スケーラブルブロックチェーンに基づくフェデレーション学習システムにおける公正性と統合性,プライバシ
- Authors: Timon R\"uckel and Johannes Sedlmeir and Peter Hofmann
- Abstract要約: フェデレートされた機械学習(FL)では、クライアントのモデルのみとして、センシティブなデータ上でモデルを集合的にトレーニングすることが可能で、トレーニングデータを共有する必要がなくなる。
FLの研究が注目されているにもかかわらず、この概念はいまだに広く採用されていない。
本稿では,ブロックチェーン技術,ローカルディファレンシャルプライバシ,ゼロ知識証明を組み込んだFLシステムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Federated machine learning (FL) allows to collectively train models on
sensitive data as only the clients' models and not their training data need to
be shared. However, despite the attention that research on FL has drawn, the
concept still lacks broad adoption in practice. One of the key reasons is the
great challenge to implement FL systems that simultaneously achieve fairness,
integrity, and privacy preservation for all participating clients. To
contribute to solving this issue, our paper suggests a FL system that
incorporates blockchain technology, local differential privacy, and
zero-knowledge proofs. Our implementation of a proof-of-concept with multiple
linear regression illustrates that these state-of-the-art technologies can be
combined to a FL system that aligns economic incentives, trust, and
confidentiality requirements in a scalable and transparent system.
- Abstract(参考訳): フェデレートされた機械学習(FL)は、クライアントのモデルだけでなく、センシティブなデータ上でモデルを集合的にトレーニングすることができる。
しかし、FLの研究が注目されているにもかかわらず、この概念はいまだに広く採用されていない。
主な理由の1つは、すべての参加するクライアントに対して公平性、完全性、およびプライバシー保護を同時に達成するFLシステムを実装するという大きな課題である。
この問題を解決するために,本稿では,ブロックチェーン技術,局所微分プライバシー,ゼロ知識証明を組み込んだflシステムを提案する。
複数の線形回帰を伴う概念実証の実装は、これらの最先端技術が、スケーラブルで透明なシステムにおける経済的インセンティブ、信頼、機密性の要求を整合させるFLシステムと組み合わせられることを示す。
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