論文の概要: PrivFairFL: Privacy-Preserving Group Fairness in Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11584v1
- Date: Mon, 23 May 2022 19:26:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-25 15:23:24.702314
- Title: PrivFairFL: Privacy-Preserving Group Fairness in Federated Learning
- Title（参考訳）: PrivFairFL: フェデレーション学習におけるプライバシ保護グループフェアネス
- Authors: Sikha Pentyala, Nicola Neophytou, Anderson Nascimento, Martine De
Cock, Golnoosh Farnadi
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)におけるグループフェアネスは、偏見を緩和するためには、本質的にすべてのクライアントのセンシティブな属性値を使用する必要があるため、難しい。
FLとセキュアマルチパーティ計算(MPC)と差分プライバシー(DP)を組み合わせることで、FLにおける公平性とプライバシの対立を解消できることを示す。
そこで本研究では,クロスデバイスFLにおけるグループフェアMLモデルを,完全かつ正式なプライバシ保証の下でトレーニングする方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.767527195281042
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Group fairness ensures that the outcome of machine learning (ML) based
decision making systems are not biased towards a certain group of people
defined by a sensitive attribute such as gender or ethnicity. Achieving group
fairness in Federated Learning (FL) is challenging because mitigating bias
inherently requires using the sensitive attribute values of all clients, while
FL is aimed precisely at protecting privacy by not giving access to the
clients' data. As we show in this paper, this conflict between fairness and
privacy in FL can be resolved by combining FL with Secure Multiparty
Computation (MPC) and Differential Privacy (DP). In doing so, we propose a
method for training group-fair ML models in cross-device FL under complete and
formal privacy guarantees, without requiring the clients to disclose their
sensitive attribute values.
- Abstract（参考訳）: グループフェアネスは、機械学習(ML)に基づく意思決定システムの結果が、性別や民族などのセンシティブな属性によって定義される特定のグループに偏らないことを保証します。
連合学習(fl)におけるグループ公平性の実現は、バイアスの軽減が本質的にすべてのクライアントの繊細な属性値の使用を必要とするため困難である。
本稿では,FLにおける公平性とプライバシの対立を,セキュアマルチパーティ計算(MPC)と微分プライバシ(DP)を組み合わせることで解決できることを示す。
そこで本研究では,デバイス横断FLにおけるグループフェアMLモデルを,クライアントが機密属性値を公開することなく,完全かつ正式なプライバシ保証の下でトレーニングする方法を提案する。
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