Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Security and Privacy via Fragmented Federated Learning

論文の概要: Enhanced Security and Privacy via Fragmented Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05978v1
Date: Wed, 13 Jul 2022 06:25:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-14 15:28:35.004364
Title: Enhanced Security and Privacy via Fragmented Federated Learning
Title（参考訳）: フラグメンテッドフェデレーションラーニングによるセキュリティとプライバシの向上
Authors: Najeeb Moharram Jebreel, Josep Domingo-Ferrer, Alberto Blanco-Justicia and David Sanchez
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)では、参加者のセットが、ローカルデータ上で計算された更新を、グローバルモデルに更新を統合するアグリゲータサーバと共有する。サーバに送信する前に、参加者がランダムに更新の断片を交換し、混合するフラグメント付きフェデレーションラーニング(FFL)を提案する。 FFLは、半正直なサーバーがプライバシー攻撃を仕掛けるのを防ぎ、効果的に中毒攻撃を防ぎ、グローバルモデルの精度を維持することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.769445676575767
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In federated learning (FL), a set of participants share updates computed on their local data with an aggregator server that combines updates into a global model. However, reconciling accuracy with privacy and security is a challenge to FL. On the one hand, good updates sent by honest participants may reveal their private local information, whereas poisoned updates sent by malicious participants may compromise the model's availability and/or integrity. On the other hand, enhancing privacy via update distortion damages accuracy, whereas doing so via update aggregation damages security because it does not allow the server to filter out individual poisoned updates. To tackle the accuracy-privacy-security conflict, we propose {\em fragmented federated learning} (FFL), in which participants randomly exchange and mix fragments of their updates before sending them to the server. To achieve privacy, we design a lightweight protocol that allows participants to privately exchange and mix encrypted fragments of their updates so that the server can neither obtain individual updates nor link them to their originators. To achieve security, we design a reputation-based defense tailored for FFL that builds trust in participants and their mixed updates based on the quality of the fragments they exchange and the mixed updates they send. Since the exchanged fragments' parameters keep their original coordinates and attackers can be neutralized, the server can correctly reconstruct a global model from the received mixed updates without accuracy loss. Experiments on four real data sets show that FFL can prevent semi-honest servers from mounting privacy attacks, can effectively counter poisoning attacks and can keep the accuracy of the global model.
Abstract（参考訳）: federated learning (fl) では、参加者のセットが、ローカルデータで計算された更新をアグリゲータサーバと共有し、更新をグローバルモデルに結合する。しかし、プライバシーとセキュリティとの整合性はFLにとって難しい。一方、正直な参加者が送った良いアップデートは、個人的なローカル情報を明らかにし、悪意のある参加者が送った有害なアップデートは、モデルの可用性や整合性を損なう可能性がある。一方、更新歪みによるプライバシの強化は精度を損なう一方、更新集約によるセキュリティは、サーバが個々の有毒な更新をフィルタリングできないため、セキュリティを損なう。精度・プライバシ・セキュリティの対立に対処するため、参加者がサーバに送信する前に、ランダムに更新の断片を交換して混合する「フラグメンテッド・フェデレーション・ラーニング」 (FFL) を提案する。プライバシを実現するために、私たちは、参加者が暗号化されたアップデートの断片をプライベートに交換し、混合できるように軽量なプロトコルを設計します。セキュリティを実現するため、私たちは、交換するフラグメントの品質と送信する複合アップデートに基づいて、参加者とそれらの混合アップデートに対する信頼を構築する、ffl用に調整された評判ベースの防御をデザインします。交換されたフラグメントのパラメータは元の座標を保持し、攻撃者は中立化することができるため、サーバは受信した混合更新から正確にグローバルモデルを再構築することができる。 4つの実際のデータセットの実験は、FFLが半正直なサーバーがプライバシー攻撃を仕掛けるのを防ぎ、効果的に中毒攻撃を防ぎ、グローバルモデルの精度を維持することができることを示している。

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