論文の概要: Secure Aggregation for Federated Learning in Flower

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06117v1
• Date: Thu, 12 May 2022 14:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 18:29:27.935745
• Title: Secure Aggregation for Federated Learning in Flower
• Title（参考訳）: 花の連合学習のためのセキュアアグリゲーション
• Authors: Kwing Hei Li, Pedro Porto Buarque de Gusm\~ao, Daniel J. Beutel, Nicholas D. Lane
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、トレーニング計算をクライアントに委譲することで、共用予測モデルを学ぶことを可能にする。 セキュアアグリゲーション(SA)プロトコルは、サーバが個々のトレーニングされたモデルをアグリゲーションする際に検査できないことを保証するために使用される。 本稿では、Flower FLフレームワークでPythonユーザ向けのSAの実装であるSalviaを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.537997283673997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) allows parties to learn a shared prediction model by delegating the training computation to clients and aggregating all the separately trained models on the server. To prevent private information being inferred from local models, Secure Aggregation (SA) protocols are used to ensure that the server is unable to inspect individual trained models as it aggregates them. However, current implementations of SA in FL frameworks have limitations, including vulnerability to client dropouts or configuration difficulties. In this paper, we present Salvia, an implementation of SA for Python users in the Flower FL framework. Based on the SecAgg(+) protocols for a semi-honest threat model, Salvia is robust against client dropouts and exposes a flexible and easy-to-use API that is compatible with various machine learning frameworks. We show that Salvia's experimental performance is consistent with SecAgg(+)'s theoretical computation and communication complexities.
• Abstract（参考訳）: federated learning (fl)は、クライアントにトレーニング計算を委譲し、サーバ上で個別にトレーニングされたすべてのモデルを集約することで、共有予測モデルを学ぶことができる。 ローカルモデルからプライベート情報が推測されるのを防ぐため、セキュリティ集約(SA)プロトコルは、サーバが個別にトレーニングされたモデルを集約して検査できないことを保証するために使用される。 しかし、現在のflフレームワークにおけるsaの実装には、クライアントのドロップアウトに対する脆弱性や設定の困難など、制限がある。 本稿では、Flower FLフレームワークにおけるPythonユーザ向けSAの実装であるSalviaについて述べる。 半正直な脅威モデルのためのSecAgg(+)プロトコルに基づいて、Salviaはクライアントのドロップアウトに対して堅牢であり、さまざまな機械学習フレームワークと互換性のあるフレキシブルで使いやすいAPIを公開する。 本稿では、Salviaの実験性能がSecAgg(+)の理論計算と通信複雑性と一致することを示す。

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