論文の概要: A Framework for Evaluating Privacy-Utility Trade-off in Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03885v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 15:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 13:40:44.874344
• Title: A Framework for Evaluating Privacy-Utility Trade-off in Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: 垂直フェデレーション学習におけるプライバシ利用トレードオフ評価の枠組み
• Authors: Yan Kang, Jiahuan Luo, Yuanqin He, Xiaojin Zhang, Lixin Fan, Qiang Yang
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシを損なうことなく、データサイロ問題に取り組むための実践的なソリューションとして登場した。 その変種の一つである垂直連合学習(VFL)は、より価値ある機能を活用するという企業の要求と一致するため、最近注目を集めている。 VFLにおける現在の研究は、特定のVFLアルゴリズムの特定の保護または攻撃メカニズムの開発に集中している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.916718841834953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has emerged as a practical solution to tackle data silo issues without compromising user privacy. One of its variants, vertical federated learning (VFL), has recently gained increasing attention as the VFL matches the enterprises' demands of leveraging more valuable features to build better machine learning models while preserving user privacy. Current works in VFL concentrate on developing a specific protection or attack mechanism for a particular VFL algorithm. In this work, we propose an evaluation framework that formulates the privacy-utility evaluation problem. We then use this framework as a guide to comprehensively evaluate a broad range of protection mechanisms against most of the state-of-the-art privacy attacks for three widely-deployed VFL algorithms. These evaluations may help FL practitioners select appropriate protection mechanisms given specific requirements. Our evaluation results demonstrate that: the model inversion and most of the label inference attacks can be thwarted by existing protection mechanisms; the model completion (MC) attack is difficult to be prevented, which calls for more advanced MC-targeted protection mechanisms. Based on our evaluation results, we offer concrete advice on improving the privacy-preserving capability of VFL systems.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、ユーザのプライバシを損なうことなくデータサイロ問題に取り組むための実用的なソリューションとして登場した。 その変種の一つである垂直フェデレーション学習(vertical federated learning, vfl)が最近注目を集めている。vflは、ユーザのプライバシを維持しながら、より価値の高い機械学習モデルを構築するという、企業の要求に合致するものだ。 現在、vflは特定のvflアルゴリズムの特定の保護または攻撃機構の開発に集中している。 本稿では,プライバシ利用性評価問題を定式化する評価フレームワークを提案する。 次に、このフレームワークをガイドとして、3つの広くデプロイされたvflアルゴリズムの最先端プライバシ攻撃に対する幅広い保護メカニズムを包括的に評価する。 これらの評価は、特定の要求に応じて適切な保護機構を選択するのに役立つ。 モデルインバージョンとラベル推論攻撃の大部分は,既存の保護機構によって妨害される可能性がある。モデル補完攻撃(mc)は防止が困難であり,より高度なmc標的保護機構が要求される。 評価結果に基づき,vflシステムのプライバシ保護能力の向上に関する具体的なアドバイスを行う。

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