論文の概要: Federated Learning with Quantum Secure Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07444v2
• Date: Fri, 15 Sep 2023 06:03:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 19:18:36.694692
• Title: Federated Learning with Quantum Secure Aggregation
• Title（参考訳）: 量子セキュアアグリゲーションによるフェデレーション学習
• Authors: Yichi Zhang, Chao Zhang, Cai Zhang, Lixin Fan, Bei Zeng, Qiang Yang
• Abstract要約: このスキームは、プライベートモデルパラメータが半正直な攻撃者に開示されるのを防ぐために安全である。 提案されたセキュリティメカニズムにより、プライベートモデルのパラメータを盗聴しようとする試みが直ちに検出され、停止されることが保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.385315728881295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article illustrates a novel Quantum Secure Aggregation (QSA) scheme that is designed to provide highly secure and efficient aggregation of local model parameters for federated learning. The scheme is secure in protecting private model parameters from being disclosed to semi-honest attackers by utilizing quantum bits i.e. qubits to represent model parameters. The proposed security mechanism ensures that any attempts to eavesdrop private model parameters can be immediately detected and stopped. The scheme is also efficient in terms of the low computational complexity of transmitting and aggregating model parameters through entangled qubits. Benefits of the proposed QSA scheme are showcased in a horizontal federated learning setting in which both a centralized and decentralized architectures are taken into account. It was empirically demonstrated that the proposed QSA can be readily applied to aggregate different types of local models including logistic regression (LR), convolutional neural networks (CNN) as well as quantum neural network (QNN), indicating the versatility of the QSA scheme. Performances of global models are improved to various extents with respect to local models obtained by individual participants, while no private model parameters are disclosed to semi-honest adversaries.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい量子セキュアアグリゲーション(qsa)スキームについて述べる。フェデレーション学習のための局所モデルパラメータの高度にセキュアで効率的なアグリゲーションを提供する。 このスキームは、量子ビット、すなわちモデルパラメータを表す量子ビットを利用することで、プライベートモデルパラメータが半正直な攻撃者に開示されるのを防ぐために安全である。 提案されたセキュリティメカニズムは、プライベートモデルパラメータを盗聴しようとするあらゆる試みを即座に検出および停止することを保証する。 このスキームは、エンタングル量子ビットを介してモデルパラメータを伝達および集約する計算の複雑さが低いという点でも効率的である。 提案するqsaスキームの利点は、集中型と分散型のアーキテクチャの両方を考慮した水平型連合学習環境において示される。 提案したQSAは、ロジスティック回帰(LR)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、量子ニューラルネットワーク(QNN)など、様々なタイプの局所モデルの集約に容易に適用可能であることが実証された。 個々の参加者が獲得したローカルモデルに関して、グローバルモデルのパフォーマンスは様々な範囲で改善され、半正真正銘の敵にはプライベートモデルパラメータが開示されない。

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