論文の概要: zPROBE: Zero Peek Robustness Checks for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12100v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 06:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 14:21:14.589831
• Title: zPROBE: Zero Peek Robustness Checks for Federated Learning
• Title（参考訳）: zprobe: 連合学習のためのゼロピークロバスト性チェック
• Authors: Zahra Ghodsi, Mojan Javaheripi, Nojan Sheybani, Xinqiao Zhang, Ke Huang, Farinaz Koushanfar
• Abstract要約: プライバシ保護フェデレーション学習は、複数のユーザが中央サーバの調整でモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。 個々のアップデートを非公開にしておくことで、悪意のあるユーザはビザンチン攻撃を実行し、検出されることなくモデルの精度を低下させることができる。 当社のフレームワークであるzPROBEは、ビザンチンのレジリエンスとセキュアな連邦学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.45100730285242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy-preserving federated learning allows multiple users to jointly train a model with coordination of a central server. The server only learns the final aggregation result, thereby preventing leakage of the users' (private) training data from the individual model updates. However, keeping the individual updates private allows malicious users to perform Byzantine attacks and degrade the model accuracy without being detected. Best existing defenses against Byzantine workers rely on robust rank-based statistics, e.g., the median, to find malicious updates. However, implementing privacy-preserving rank-based statistics is nontrivial and unscalable in the secure domain, as it requires sorting of all individual updates. We establish the first private robustness check that uses high break point rank-based statistics on aggregated model updates. By exploiting randomized clustering, we significantly improve the scalability of our defense without compromising privacy. We leverage the derived statistical bounds in zero-knowledge proofs to detect and remove malicious updates without revealing the private user updates. Our novel framework, zPROBE, enables Byzantine resilient and secure federated learning. Empirical evaluations demonstrate that zPROBE provides a low overhead solution to defend against state-of-the-art Byzantine attacks while preserving privacy.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護フェデレーション学習は、複数のユーザが中央サーバの調整でモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。 サーバは最終集計結果のみを学習し、個々のモデル更新からユーザの(プライベートな)トレーニングデータの漏洩を防止する。 しかし、個々の更新をプライベートに保つことで、悪意のあるユーザーがビザンチン攻撃を実行し、検出されることなくモデルの精度を低下させることができる。 ビザンツの労働者に対する最良の防御は、例えば中央値など、厳格な階級に基づく統計に頼っている。 しかし、プライバシの保存するランクベースの統計の実装は、すべての更新をソートする必要があるため、セキュアなドメインでは非自明でエスカレーションできない。 集約モデル更新において,ハイブレークポイントランクに基づく統計情報を用いた最初のプライベートロバスト性チェックを行う。 ランダムなクラスタリングを利用することで、プライバシを損なうことなく、防御のスケーラビリティを大幅に向上します。 ゼロ知識証明における統計的境界を利用して、悪意のある更新を検出し、削除する。 我々の新しいフレームワークであるzPROBEは、ビザンチンの弾力性とセキュアな連邦学習を可能にする。 実証的な評価では、zprobeはプライバシを維持しながら最先端のビザンチン攻撃から防御するための低いオーバーヘッドソリューションを提供する。

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