論文の概要: Hierarchical Federated Learning with Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05209v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 16:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 16:07:21.809910
• Title: Hierarchical Federated Learning with Privacy
• Title（参考訳）: 階層的フェデレーション学習とプライバシ
• Authors: Varun Chandrasekaran, Suman Banerjee, Diego Perino, Nicolas Kourtellis
• Abstract要約: フェデレーションラーニング(FL)では、フェデレーションされたクライアントにデータが残っており、中央アグリゲータと共有される勾配更新のみをプライベートと仮定した。 近年の研究では、勾配レベルのアクセスを持つ敵が推論および再構成攻撃を成功させる可能性が示されている。 本研究では,このようなトレードオフを階層的FL(HFL)を通じて緩和する第一歩を踏み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.392087447002567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL), where data remains at the federated clients, and where only gradient updates are shared with a central aggregator, was assumed to be private. Recent work demonstrates that adversaries with gradient-level access can mount successful inference and reconstruction attacks. In such settings, differentially private (DP) learning is known to provide resilience. However, approaches used in the status quo (\ie central and local DP) introduce disparate utility vs. privacy trade-offs. In this work, we take the first step towards mitigating such trade-offs through {\em hierarchical FL (HFL)}. We demonstrate that by the introduction of a new intermediary level where calibrated DP noise can be added, better privacy vs. utility trade-offs can be obtained; we term this {\em hierarchical DP (HDP)}. Our experiments with 3 different datasets (commonly used as benchmarks for FL) suggest that HDP produces models as accurate as those obtained using central DP, where noise is added at a central aggregator. Such an approach also provides comparable benefit against inference adversaries as in the local DP case, where noise is added at the federated clients.
• Abstract（参考訳）: フェデレーションラーニング(FL)では、フェデレーションされたクライアントにデータが残っており、中央アグリゲータと共有されるグラデーション更新のみをプライベートと仮定した。 最近の研究は、勾配レベルアクセスを持つ敵が推論と再構成攻撃に成功することを示す。 このような環境では、差分プライベート(DP)学習がレジリエンスを提供することが知られている。 しかし、ステータス・クオ (\ie Central と local DP) で使用されるアプローチは、異なるユーティリティとプライバシーのトレードオフを導入している。 本研究では,このようなトレードオフを階層的FL (HFL) を通じて緩和する第一歩を踏み出す。 校正されたDPノイズを付加できる新たな中間レベルを導入することで、プライバシーとユーティリティのトレードオフが向上できることを示し、これをHDPと呼ぶ。 FLのベンチマークとしてよく用いられる)3つの異なるデータセットを用いた実験から,HDPは中央のアグリゲータにノイズが付加される中央のDPと同等の精度でモデルを生成することが示唆された。 このようなアプローチは、フェデレートされたクライアントでノイズが付加されるローカルDPケースのように、推論の敵に対して同等の利点を提供する。

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