論文の概要: Location Leakage in Federated Signal Maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03452v1
- Date: Tue, 7 Dec 2021 02:28:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 16:04:16.101506
- Title: Location Leakage in Federated Signal Maps
- Title（参考訳）: フェデレーション信号マップにおける位置漏洩
- Authors: Evita Bakopoulou, Jiang Zhang, Justin Ley, Konstantinos Psounis,
Athina Markopoulou
- Abstract要約: オンラインフェデレーション・ラーニング(FL)は、ユーザがデバイスにトレーニングデータを保持しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
我々は、FLに参加しているターゲットユーザーから更新を観測し、グラデーション型攻撃(DLG)からの深い漏洩を用いて位置情報を推測する、誠実だが正確なサーバを考える。
我々は、フェデレーテッド平均化に固有のグラデーションの平均化によって、プライバシー保護の適度なレベルが既に提供されていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.884423334588623
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the problem of predicting cellular network performance (signal
maps) from measurements collected by several mobile devices. We formulate the
problem within the online federated learning framework: (i) federated learning
(FL) enables users to collaboratively train a model, while keeping their
training data on their devices; (ii) measurements are collected as users move
around over time and are used for local training in an online fashion. We
consider an honest-but-curious server, who observes the updates from target
users participating in FL and infers their location using a deep leakage from
gradients (DLG) type of attack, originally developed to reconstruct training
data of DNN image classifiers. We make the key observation that a DLG attack,
applied to our setting, infers the average location of a batch of local data,
and can thus be used to reconstruct the target users' trajectory at a coarse
granularity. We show that a moderate level of privacy protection is already
offered by the averaging of gradients, which is inherent to Federated
Averaging. Furthermore, we propose an algorithm that devices can apply locally
to curate the batches used for local updates, so as to effectively protect
their location privacy without hurting utility. Finally, we show that the
effect of multiple users participating in FL depends on the similarity of their
trajectories. To the best of our knowledge, this is the first study of DLG
attacks in the setting of FL from crowdsourced spatio-temporal data.
- Abstract（参考訳）: 複数のモバイルデバイスで収集した測定値からセルラーネットワーク性能(信号マップ)を予測する問題を考える。
私たちは、オンラインフェデレーション学習フレームワーク内で問題を定式化します。
(i)フェデレーションラーニング(FL)により、ユーザーは、デバイスにトレーニングデータを保持しながら、協調的にモデルを訓練することができる。
(ii)ユーザが時間とともに動き回ると測定値が収集され、オンライン形式で地元のトレーニングに使用される。
我々は,flに参加しているターゲットユーザからの更新を監視し,dnn画像分類器のトレーニングデータを再構築するために開発された,勾配(dlg)タイプの攻撃からの深い漏洩を用いて位置を推測する,正直なサーバを考える。
我々は, DLG 攻撃が我々の設定に適用され, ローカルデータのバッチの平均位置を推定し, 粗い粒度でターゲットユーザの軌道を再構築することができることを重要視する。
プライバシー保護の適度なレベルはすでに、Federated Averagingに固有のグラデーションの平均化によって提供されています。
さらに、ローカル更新に使用するバッチをローカルに適用して、有効性を損なうことなく、位置情報のプライバシーを効果的に保護するアルゴリズムを提案する。
最後に、FLに参加する複数のユーザの影響は、その軌道の類似性に依存することを示す。
我々の知る限り、これはクラウドソーシングされた時空間データからFLの設定におけるDLG攻撃の最初の研究である。
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