Fugu-MT 論文翻訳(概要): Secure Federated Learning for Neuroimaging

論文の概要: Secure Federated Learning for Neuroimaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05249v1
Date: Wed, 11 May 2022 03:36:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-12 18:08:17.750515
Title: Secure Federated Learning for Neuroimaging
Title（参考訳）: ニューロイメージングのための安全なフェデレーション学習
Authors: Dimitris Stripelis, Umang Gupta, Hamza Saleem, Nikhil Dhinagar, Tanmay Ghai, Rafael Sanchez, Chrysovalantis Anastasiou, Armaghan Asghar, Greg Ver Steeg, Srivatsan Ravi, Muhammad Naveed, Paul M. Thompson, Jose Luis Ambite
Abstract要約: 我々は、データを共有することなく、複数のデータソースにまたがるニューラルネットワークの分散トレーニングを可能にするセキュアフェデレーション学習アーキテクチャ、MetisFLを提案する。具体的には、アルツハイマー病を分類するためのニューラルネットワークの訓練について検討し、複数の部位に分布する磁気共鳴画像データセットから脳年齢を推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.713877888845907
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The amount of biomedical data continues to grow rapidly. However, the ability to collect data from multiple sites for joint analysis remains challenging due to security, privacy, and regulatory concerns. We present a Secure Federated Learning architecture, MetisFL, which enables distributed training of neural networks over multiple data sources without sharing data. Each site trains the neural network over its private data for some time, then shares the neural network parameters (i.e., weights, gradients) with a Federation Controller, which in turn aggregates the local models, sends the resulting community model back to each site, and the process repeats. Our architecture provides strong security and privacy. First, sample data never leaves a site. Second, neural parameters are encrypted before transmission and the community model is computed under fully-homomorphic encryption. Finally, we use information-theoretic methods to limit information leakage from the neural model to prevent a curious site from performing membership attacks. We demonstrate this architecture in neuroimaging. Specifically, we investigate training neural models to classify Alzheimer's disease, and estimate Brain Age, from magnetic resonance imaging datasets distributed across multiple sites, including heterogeneous environments where sites have different amounts of data, statistical distributions, and computational capabilities.
Abstract（参考訳）: バイオメディカルデータの量は急速に増え続けている。しかし、セキュリティ、プライバシー、規制上の懸念から、共同分析のために複数のサイトからデータを収集する能力は依然として困難である。本研究では,複数のデータソースに分散したニューラルネットワークのトレーニングを可能にする,セキュアなフェデレーション学習アーキテクチャであるmetisflを提案する。各サイトは、しばらくの間、ニューラルネットワークをプライベートデータ上でトレーニングし、ニューラルネットワークパラメータ(ウェイト、勾配)をフェデレーションコントローラと共有し、ローカルモデルを集約し、結果のコミュニティモデルを各サイトに送信し、プロセスが繰り返される。私たちのアーキテクチャは強力なセキュリティとプライバシを提供します。まず、サンプルデータは決してサイトを離れない。第二に、神経パラメータは送信前に暗号化され、コミュニティモデルは完全正則暗号で計算される。最後に,情報理論的な手法を用いて,神経モデルからの情報漏洩を制限し,興味のあるサイトがメンバシップアタックを行うのを防ぐ。私たちはこのアーキテクチャを神経画像で示します。具体的には,複数の部位に分布する磁気共鳴イメージングデータセットから,アルツハイマー病を分類し,脳年齢を推定する訓練用ニューラルモデルについて検討した。

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