論文の概要: FedPerm: Private and Robust Federated Learning by Parameter Permutation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07922v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 19:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 13:27:39.691792
• Title: FedPerm: Private and Robust Federated Learning by Parameter Permutation
• Title（参考訳）: FedPerm:パラメータ置換によるプライベートおよびロバストなフェデレーション学習
• Authors: Hamid Mozaffari, Virendra J. Marathe, Dave Dice
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、相互に信頼できないクライアントが共通の機械学習モデルを共同でトレーニングできるようにする分散学習パラダイムである。 クライアントデータのプライバシはFLで最重要である。同時に、モデルが敵のクライアントからの攻撃から保護されなければならない。 我々は、データプライバシを増幅する新しいモデル内パラメータシャッフル技術と、クライアントのモデル更新の暗号化集約を可能にするPrivate Information Retrieval(PIR)ベースの技術を組み合わせることで、これらの問題に対処する新しいFLアルゴリズムであるFedPermを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.406359246841227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a distributed learning paradigm that enables mutually untrusting clients to collaboratively train a common machine learning model. Client data privacy is paramount in FL. At the same time, the model must be protected from poisoning attacks from adversarial clients. Existing solutions address these two problems in isolation. We present FedPerm, a new FL algorithm that addresses both these problems by combining a novel intra-model parameter shuffling technique that amplifies data privacy, with Private Information Retrieval (PIR) based techniques that permit cryptographic aggregation of clients' model updates. The combination of these techniques further helps the federation server constrain parameter updates from clients so as to curtail effects of model poisoning attacks by adversarial clients. We further present FedPerm's unique hyperparameters that can be used effectively to trade off computation overheads with model utility. Our empirical evaluation on the MNIST dataset demonstrates FedPerm's effectiveness over existing Differential Privacy (DP) enforcement solutions in FL.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、相互に信頼できないクライアントが共通の機械学習モデルを共同でトレーニングできるようにする分散学習パラダイムである。 flでは、クライアントデータプライバシが最優先事項である。 同時に、モデルは敵の顧客からの毒殺攻撃から保護されなければならない。 既存のソリューションはこれら2つの問題を分離して解決する。 我々は、データプライバシを増幅する新しいモデル内パラメータシャッフル技術と、クライアントのモデル更新の暗号化集約を可能にするPrivate Information Retrieval(PIR)ベースの技術を組み合わせて、これらの問題に対処する新しいFLアルゴリズムであるFedPermを提案する。 これらの手法を組み合わせることで、フェデレーションサーバのパラメータパラメータをクライアントから更新し、敵のクライアントによるモデル中毒攻撃の影響を緩和する。 さらに、FedPermのユニークなハイパーパラメータを示し、モデルユーティリティと計算オーバーヘッドをトレードオフするために効果的に使用できる。 MNISTデータセットに対する実証的な評価は、FLにおける既存の差分プライバシー(DP)適用ソリューションに対するFedPermの有効性を示す。

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