Fugu-MT 論文翻訳(概要): FLVoogd: Robust And Privacy Preserving Federated Learning

論文の概要: FLVoogd: Robust And Privacy Preserving Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00428v1
Date: Fri, 24 Jun 2022 08:48:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-10 14:48:25.996157
Title: FLVoogd: Robust And Privacy Preserving Federated Learning
Title（参考訳）: FLVoogd: フェデレーション学習のためのロバストでプライバシー保護
Authors: Yuhang Tian, Rui Wang, Yanqi Qiao, Emmanouil Panaousis and Kaitai Liang
Abstract要約: プライバシを保護しながら,サーバとクライアントが共同でビザンチン攻撃を除去する,新たなフェデレート学習手法であるoogdを提案する。サーバは、S2PCと組み合わされたDBSCAN(Spatial Clustering of Applications)の自動密度ベースの空間クラスタリングを使用して、機密性の高い個人情報を取得せずに、良質な多数派をクラスタリングする。私たちのフレームワークは自動で適応的なので、サーバ/クライアントはトレーニング中にパラメータをチューニングする必要がありません。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.568409209047505
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we propose FLVoogd, an updated federated learning method in which servers and clients collaboratively eliminate Byzantine attacks while preserving privacy. In particular, servers use automatic Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) combined with S2PC to cluster the benign majority without acquiring sensitive personal information. Meanwhile, clients build dual models and perform test-based distance controlling to adjust their local models toward the global one to achieve personalizing. Our framework is automatic and adaptive that servers/clients don't need to tune the parameters during the training. In addition, our framework leverages Secure Multi-party Computation (SMPC) operations, including multiplications, additions, and comparison, where costly operations, like division and square root, are not required. Evaluations are carried out on some conventional datasets from the image classification field. The result shows that FLVoogd can effectively reject malicious uploads in most scenarios; meanwhile, it avoids data leakage from the server-side.
Abstract（参考訳）: 本研究では,サーバとクライアントがプライバシを保ちながらビザンチン攻撃を協調的に排除する,新たなフェデレート学習手法であるFLVoogdを提案する。特にサーバは、ノイズ(dbscan)とs2pcを組み合わせたアプリケーションの自動密度ベースの空間クラスタリングを使用して、センシティブな個人情報を取得することなく、多数派をクラスタ化する。一方、クライアントはデュアルモデルを構築し、テストベースの距離制御を実行し、グローバルモデルに向けてローカルモデルを調整し、パーソナライズを実現する。私たちのフレームワークは自動的かつ適応的であるため、サーバ/クライアントはトレーニング中にパラメータをチューニングする必要がありません。さらに,本フレームワークでは,乗算や加算,比較などのセキュアなマルチパーティ計算(SMPC)処理を活用している。画像分類分野の従来のデータセットを用いて評価を行った。その結果、FLVoogdは、ほとんどのシナリオにおいて、悪意のあるアップロードを効果的に拒否できることがわかった。

関連論文リスト

ACCESS-FL: Agile Communication and Computation for Efficient Secure Aggregation in Stable Federated Learning Networks [26.002975401820887]
Federated Learning(FL)は、プライバシ対応アプリケーション用に設計された分散学習フレームワークである。従来のFLは、プレーンモデルのアップデートがサーバに送信されると、機密性の高いクライアントデータを露出するリスクにアプローチする。 GoogleのSecure Aggregation(SecAgg)プロトコルは、二重マスキング技術を使用することで、この脅威に対処する。通信・計算効率の高いセキュアアグリゲーション手法であるACCESS-FLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-03T09:03:38Z)
Safely Learning with Private Data: A Federated Learning Framework for Large Language Model [3.1077263218029105]
フェデレートラーニング(FL)は、分散プライベートデータを用いたモデルのトレーニングに理想的なソリューションである。 FedAvgのような従来のフレームワークは、大きな言語モデル(LLM)には適さない本稿では,サーバサイド攻撃とピアクライアント攻撃の両方によるデータ漏洩を防止するFL-GLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T06:43:15Z)
Federated Face Forgery Detection Learning with Personalized Representation [63.90408023506508]
ディープジェネレータ技術は、区別がつかない高品質のフェイクビデオを制作し、深刻な社会的脅威をもたらす可能性がある。従来の偽造検出手法は、データを直接集中的に訓練する。本稿では,個人化表現を用いた新しいフェデレーション顔偽造検出学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T02:20:30Z)
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning [21.27813247914949]
本稿では,クライアントモデル更新における真のノイズレベルを効率的に推定するRobust-HDPを提案する。ユーティリティと収束速度を改善し、不正なプライバシパラメータをサーバに送信する可能性のあるクライアントに対して安全である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T17:41:42Z)
Clients Collaborate: Flexible Differentially Private Federated Learning with Guaranteed Improvement of Utility-Privacy Trade-off [34.2117116062642]
我々は、モデルユーティリティとユーザプライバシのトレードオフを打つために、厳格なプライバシ保証を備えた新しいフェデレーション学習フレームワーク、FedCEOを紹介します。グローバルなセマンティック空間を円滑にすることで,フェデCEOが破壊されたセマンティック情報を効果的に回復できることを示す。異なるプライバシ設定の下で、大幅なパフォーマンス改善と厳格なプライバシ保証を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-10T17:39:34Z)
Client-side Gradient Inversion Against Federated Learning from Poisoning [59.74484221875662]
フェデレートラーニング(FL)により、分散参加者は、データを中央サーバに直接共有することなく、グローバルモデルをトレーニングできる。近年の研究では、FLは元のトレーニングサンプルの再構築を目的とした勾配反転攻撃(GIA)に弱いことが判明している。本稿では,クライアント側から起動可能な新たな攻撃手法であるクライアント側中毒性グレーディエント・インバージョン(CGI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-14T03:48:27Z)
Client-specific Property Inference against Secure Aggregation in Federated Learning [52.8564467292226]
フェデレートラーニングは、さまざまな参加者の間で共通のモデルを協調的に訓練するための、広く使われているパラダイムとなっている。多くの攻撃は、メンバーシップ、資産、または参加者データの完全な再構築のような機密情報を推測することは依然として可能であることを示した。単純な線形モデルでは、集約されたモデル更新からクライアント固有のプロパティを効果的にキャプチャできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T14:11:01Z)
Subspace based Federated Unlearning [75.90552823500633]
フェデレート・アンラーニング(FL)は、ユーザが忘れられる権利を満たすために、特定のターゲットクライアントのFLへの貢献を取り除くことを目的としている。既存のフェデレートされた未学習アルゴリズムでは、パラメータの更新履歴をサーバに格納する必要がある。そこで我々は,SFUと呼ばれる,単純なyet効率のサブスペースに基づくフェデレーションアンラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-24T04:29:44Z)
Scalable Collaborative Learning via Representation Sharing [53.047460465980144]
フェデレートラーニング(FL)とスプリットラーニング(SL)は、データを(デバイス上で)プライベートにしながら協調学習を可能にする2つのフレームワークである。 FLでは、各データ保持者がモデルをローカルにトレーニングし、集約のために中央サーバにリリースする。 SLでは、クライアントは個々のカット層アクティベーション(スマッシュされたデータ)をサーバにリリースし、そのレスポンス(推論とバックの伝搬の両方)を待つ必要があります。本研究では, クライアントがオンライン知識蒸留を通じて, 対照的な損失を生かして協調する, プライバシ保護機械学習の新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-20T10:49:22Z)
Robust Quantity-Aware Aggregation for Federated Learning [72.59915691824624]
悪意のあるクライアントは、モデル更新を害し、モデルアグリゲーションにおけるモデル更新の影響を増幅するために大量の要求を行う。 FLの既存の防御メソッドは、悪意のあるモデル更新を処理する一方で、すべての量の良性を扱うか、単にすべてのクライアントの量を無視/停止するだけである。本稿では,フェデレーション学習のためのロバストな量認識アグリゲーションアルゴリズムであるFedRAを提案し,局所的なデータ量を認識してアグリゲーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-22T15:13:23Z)
Stochastic Coded Federated Learning with Convergence and Privacy Guarantees [8.2189389638822]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習フレームワークとして多くの注目を集めている。本稿では、トラグラー問題を緩和するために、SCFL(Coded Federated Learning)というコード付きフェデレーション学習フレームワークを提案する。我々は、相互情報差分プライバシー(MI-DP)によるプライバシー保証を特徴付け、連合学習における収束性能を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-25T04:43:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。