論文の概要: FLCert: Provably Secure Federated Learning against Poisoning Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00584v1
- Date: Sun, 2 Oct 2022 17:50:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 14:34:59.575262
- Title: FLCert: Provably Secure Federated Learning against Poisoning Attacks
- Title（参考訳）: FLCert: テロ攻撃に対するフェデレーション学習はおそらく安全
- Authors: Xiaoyu Cao, Zaixi Zhang, Jinyuan Jia, Neil Zhenqiang Gong
- Abstract要約: FLCertは、有毒な攻撃に対して確実に安全であるアンサンブル・フェデレート学習フレームワークである。
実験の結果,テスト入力に対するFLCertで予測されたラベルは,有意な数の悪意のあるクライアントによって影響を受けないことが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.8846134295194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to its distributed nature, federated learning is vulnerable to poisoning
attacks, in which malicious clients poison the training process via
manipulating their local training data and/or local model updates sent to the
cloud server, such that the poisoned global model misclassifies many
indiscriminate test inputs or attacker-chosen ones. Existing defenses mainly
leverage Byzantine-robust federated learning methods or detect malicious
clients. However, these defenses do not have provable security guarantees
against poisoning attacks and may be vulnerable to more advanced attacks. In
this work, we aim to bridge the gap by proposing FLCert, an ensemble federated
learning framework, that is provably secure against poisoning attacks with a
bounded number of malicious clients. Our key idea is to divide the clients into
groups, learn a global model for each group of clients using any existing
federated learning method, and take a majority vote among the global models to
classify a test input. Specifically, we consider two methods to group the
clients and propose two variants of FLCert correspondingly, i.e., FLCert-P that
randomly samples clients in each group, and FLCert-D that divides clients to
disjoint groups deterministically. Our extensive experiments on multiple
datasets show that the label predicted by our FLCert for a test input is
provably unaffected by a bounded number of malicious clients, no matter what
poisoning attacks they use.
- Abstract（参考訳）: その分散した性質から、フェデレートされた学習は、悪質なクライアントがローカルなトレーニングデータや/またはローカルなモデルのアップデートをクラウドサーバーに送信することでトレーニングプロセスに悪影響を及ぼすような、有毒な攻撃に対して脆弱である。
既存の防御策は、主にビザンチン・ロバスト連合学習法を利用するか、悪意のあるクライアントを検出する。
しかし、これらの防御は有毒な攻撃に対して保証可能なセキュリティ保証を持たず、より高度な攻撃に対して脆弱である可能性がある。
本研究は,悪意のあるクライアントの限定された有毒な攻撃に対して確実に安全である,連帯学習フレームワークであるflcertを提案することで,このギャップを埋めることを目的とする。
我々のキーとなるアイデアは、クライアントをグループに分割し、既存のフェデレーション学習手法を用いて各クライアントのグローバルモデルを学び、テスト入力を分類するために、グローバルモデルに多数票を投じることです。
具体的には、クライアントをグループ化し、各グループのクライアントをランダムにサンプリングするFLCert-Pと、クライアントを分離したグループに分割するFLCert-Dの2つの変種を提案する。
複数のデータセットに関する広範な実験により、FLCertがテスト入力に対して予測したラベルは、どんな悪質な攻撃であっても、有界なクライアントによって影響を受けていないことが判明した。
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