論文の概要: Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in
Federated Learning Against Poisoning Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04030v3
- Date: Sat, 30 Dec 2023 16:17:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 03:05:47.119010
- Title: Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in
Federated Learning Against Poisoning Attacks
- Title（参考訳）: 中毒攻撃に対する連帯学習におけるプライバシと認定堅牢性の関係の解明
- Authors: Chulin Xie, Yunhui Long, Pin-Yu Chen, Qinbin Li, Arash Nourian, Sanmi
Koyejo, Bo Li
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散ユーザのデータを活用するグローバルモデルを共同でトレーニングするための、効率的なパラダイムを提供する。
いくつかの研究により、FLは毒殺攻撃に弱いことが示されている。
ローカルユーザのプライバシを保護するため、FLは通常、差分プライベートな方法でトレーニングされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.20436971825941
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) provides an efficient paradigm to jointly train a
global model leveraging data from distributed users. As local training data
comes from different users who may not be trustworthy, several studies have
shown that FL is vulnerable to poisoning attacks. Meanwhile, to protect the
privacy of local users, FL is usually trained in a differentially private way
(DPFL). Thus, in this paper, we ask: What are the underlying connections
between differential privacy and certified robustness in FL against poisoning
attacks? Can we leverage the innate privacy property of DPFL to provide
certified robustness for FL? Can we further improve the privacy of FL to
improve such robustness certification? We first investigate both user-level and
instance-level privacy of FL and provide formal privacy analysis to achieve
improved instance-level privacy. We then provide two robustness certification
criteria: certified prediction and certified attack inefficacy for DPFL on both
user and instance levels. Theoretically, we provide the certified robustness of
DPFL based on both criteria given a bounded number of adversarial users or
instances. Empirically, we conduct extensive experiments to verify our theories
under a range of poisoning attacks on different datasets. We find that
increasing the level of privacy protection in DPFL results in stronger
certified attack inefficacy; however, it does not necessarily lead to a
stronger certified prediction. Thus, achieving the optimal certified prediction
requires a proper balance between privacy and utility loss.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散ユーザのデータを活用するグローバルモデルを共同でトレーニングするための効率的なパラダイムを提供する。
地元のトレーニングデータは信頼性の低い異なるユーザーから来ているため、いくつかの研究でflは中毒攻撃に弱いことが示されている。
一方、ローカルユーザのプライバシを保護するため、FLは通常、差分プライベート(DPFL)でトレーニングされる。
そこで,本論文では,flにおける差動プライバシと認証ロバスト性との関係について質問する。
DPFLの本質的なプライバシー特性を利用して、FLに認証された堅牢性を提供できるか?
このような堅牢性認証を改善するために、FLのプライバシーをさらに改善できるだろうか?
まず,ユーザレベルのプライバシとインスタンスレベルのプライバシの両方を調査し,インスタンスレベルのプライバシを改善するための公式なプライバシ解析を提供する。
次に、ユーザレベルとインスタンスレベルの両方において、dpflの認証予測と認証アタック非効率の2つの堅牢性認定基準を提供する。
理論的には, 対向ユーザ数やインスタンス数が限定された場合, 両基準を基準として, dpflのロバスト性が証明されている。
実験的な実験により、さまざまなデータセットに対する様々な毒殺攻撃の下で、我々の理論を検証する。
DPFLにおけるプライバシ保護のレベルの増加は、より強力な攻撃非効率をもたらすが、必ずしもより強力な認証予測につながるとは限らない。
したがって、最適な認定予測を達成するには、プライバシとユーティリティ損失の適切なバランスが必要となる。
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