論文の概要: On Differential Privacy for Federated Learning in Wireless Systems with Multiple Base Stations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11848v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 03:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:52:57.159957
• Title: On Differential Privacy for Federated Learning in Wireless Systems with Multiple Base Stations
• Title（参考訳）: 複数の基地局を有する無線システムにおけるフェデレーション学習のための微分プライバシーについて
• Authors: Nima Tavangaran, Mingzhe Chen, Zhaohui Yang, Jos\'e Mairton B. Da Silva Jr., H. Vincent Poor
• Abstract要約: 複数の基地局とセル間干渉を持つ無線システムにおける連合学習モデルを考える。 本稿では,学習過程の収束挙動を,その最適性ギャップの上限を導出することによって示す。 提案するスケジューラは,ランダムなスケジューラと比較して予測平均精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.53293906751747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we consider a federated learning model in a wireless system with multiple base stations and inter-cell interference. We apply a differential private scheme to transmit information from users to their corresponding base station during the learning phase. We show the convergence behavior of the learning process by deriving an upper bound on its optimality gap. Furthermore, we define an optimization problem to reduce this upper bound and the total privacy leakage. To find the locally optimal solutions of this problem, we first propose an algorithm that schedules the resource blocks and users. We then extend this scheme to reduce the total privacy leakage by optimizing the differential privacy artificial noise. We apply the solutions of these two procedures as parameters of a federated learning system. In this setting, we assume that each user is equipped with a classifier. Moreover, the communication cells are assumed to have mostly fewer resource blocks than numbers of users. The simulation results show that our proposed scheduler improves the average accuracy of the predictions compared with a random scheduler. Furthermore, its extended version with noise optimizer significantly reduces the amount of privacy leakage.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の基地局とセル間干渉を有する無線システムにおける連合学習モデルについて検討する。 学習段階において,ユーザから対応する基地局へ情報を送信するために,差分プライベートスキームを適用する。 本稿では,その最適性ギャップの上界を導出することにより,学習プロセスの収束挙動を示す。 さらに,この上限とプライバシーの漏えいを低減させる最適化問題を定式化する。 この問題の局所最適解を求めるために,まず,リソースブロックとユーザをスケジュールするアルゴリズムを提案する。 次に、この方式を拡張して、差分プライバシー人工ノイズを最適化することにより、プライバシーの漏洩総量を削減する。 この2つの手順の解を連合学習システムのパラメータとして適用する。 この設定では、各ユーザが分類器を備えていると仮定する。 さらに、通信セルは、ユーザ数よりもリソースブロックがほとんど少ないと仮定される。 その結果,提案するスケジューラはランダムスケジューラと比較して予測平均精度が向上することがわかった。 さらに、ノイズオプティマイザを備えた拡張バージョンは、プライバシリークの量を大幅に削減する。

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