論文の概要: Sparsified Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12872v1
- Date: Thu, 23 Dec 2021 22:44:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-28 17:52:41.918209
- Title: Sparsified Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Learning
- Title(参考訳): プライバシ保護フェデレーション学習のためのスパシファイドセキュアアグリゲーション
- Authors: Irem Ergun, Hasin Us Sami, Basak Guler
- Abstract要約: セキュアアグリゲーションのための軽量な勾配スペーシフィケーションフレームワークを提案する。
提案手法は,セキュアアグリゲーションの通信オーバヘッドを大幅に低減できることを示す。
実験により,従来のセキュアなベンチマークと比較すると,我々のフレームワークは通信オーバーヘッドを最大7.8倍削減し,壁時計のトレーニング時間を1.13倍短縮することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2891210250935146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Secure aggregation is a popular protocol in privacy-preserving federated
learning, which allows model aggregation without revealing the individual
models in the clear. On the other hand, conventional secure aggregation
protocols incur a significant communication overhead, which can become a major
bottleneck in real-world bandwidth-limited applications. Towards addressing
this challenge, in this work we propose a lightweight gradient sparsification
framework for secure aggregation, in which the server learns the aggregate of
the sparsified local model updates from a large number of users, but without
learning the individual parameters. Our theoretical analysis demonstrates that
the proposed framework can significantly reduce the communication overhead of
secure aggregation while ensuring comparable computational complexity. We
further identify a trade-off between privacy and communication efficiency due
to sparsification. Our experiments demonstrate that our framework reduces the
communication overhead by up to 7.8x, while also speeding up the wall clock
training time by 1.13x, when compared to conventional secure aggregation
benchmarks.
- Abstract(参考訳): セキュアアグリゲーションは、プライバシ保存型フェデレーション学習で一般的なプロトコルであり、個々のモデルを明確化することなくモデルアグリゲーションを可能にする。
一方,従来のセキュアアグリゲーションプロトコルでは通信オーバーヘッドが大きくなり,実際の帯域幅制限アプリケーションでは大きなボトルネックとなる可能性がある。
この課題に対処するために,本研究では,サーバが多数のユーザから,個々のパラメータを学習することなく,分散したローカルモデル更新の集合を学習する,セキュアアグリゲーションのための軽量な勾配スペーシフィケーションフレームワークを提案する。
理論的解析により,提案フレームワークは,計算複雑性を保証しながら,セキュアアグリゲーションの通信オーバーヘッドを大幅に低減できることを示した。
我々はさらに、プライバシーと通信効率とのトレードオフをスパーシフィケーションによって特定する。
実験により,従来のセキュアなベンチマークと比較すると,我々のフレームワークは通信オーバーヘッドを最大7.8倍削減し,壁時計のトレーニング時間を1.13倍短縮することを示した。
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