論文の概要: A Secure Federated Data-Driven Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08295v2
• Date: Sun, 3 Sep 2023 11:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 07:35:01.655833
• Title: A Secure Federated Data-Driven Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: セキュアなフェデレーションデータ駆動進化型多目的最適化アルゴリズム
• Authors: Qiqi Liu, Yuping Yan, Peter Ligeti and Yaochu Jin
• Abstract要約: データ駆動の進化的アルゴリズムの多くは中央集権的であり、プライバシーとセキュリティの懸念を引き起こす。 本稿では,セキュアなフェデレーションデータ駆動型進化的多目的最適化アルゴリズムを提案する。 実験結果から,提案アルゴリズムはプライバシーを保護し,無意識の犠牲だけでセキュリティを高めることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.825123863744906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven evolutionary algorithms usually aim to exploit the information behind a limited amount of data to perform optimization, which have proved to be successful in solving many complex real-world optimization problems. However, most data-driven evolutionary algorithms are centralized, causing privacy and security concerns. Existing federated Bayesian algorithms and data-driven evolutionary algorithms mainly protect the raw data on each client. To address this issue, this paper proposes a secure federated data-driven evolutionary multi-objective optimization algorithm to protect both the raw data and the newly infilled solutions obtained by optimizing the acquisition function conducted on the server. We select the query points on a randomly selected client at each round of surrogate update by calculating the acquisition function values of the unobserved points on this client, thereby reducing the risk of leaking the information about the solution to be sampled. In addition, since the predicted objective values of each client may contain sensitive information, we mask the objective values with Diffie-Hellmann-based noise, and then send only the masked objective values of other clients to the selected client via the server. Since the calculation of the acquisition function also requires both the predicted objective value and the uncertainty of the prediction, the predicted mean objective and uncertainty are normalized to reduce the influence of noise. Experimental results on a set of widely used multi-objective optimization benchmarks show that the proposed algorithm can protect privacy and enhance security with only negligible sacrifice in the performance of federated data-driven evolutionary optimization.
• Abstract（参考訳）: データ駆動進化アルゴリズムは、通常、限られた量のデータの背後にある情報を利用して最適化することを目的としており、多くの複雑な実世界の最適化問題を解くことに成功している。 しかし、ほとんどのデータ駆動進化アルゴリズムは中央集権化されており、プライバシーとセキュリティの懸念を引き起こす。 既存の連合ベイズアルゴリズムとデータ駆動進化アルゴリズムは、主に各クライアントの生データを保護している。 そこで本稿では,サーバ上で実行した取得関数を最適化して得られた生データと新たに満たした解の両方を保護する,セキュアなフェデレーションデータ駆動型進化的多目的最適化アルゴリズムを提案する。 このクライアントの未観測点の取得関数値を計算することにより、サロゲート更新の各ラウンドでランダムに選択されたクライアント上のクエリポイントを選択し、サンプリング対象のソリューションに関する情報を漏洩するリスクを低減する。 また、各クライアントの予測対象値にセンシティブな情報が含まれている可能性があるので、diffie-hellmannベースのノイズで対象値をマスキングし、サーバを介して他のクライアントのマスキング対象値のみを選択クライアントに送信する。 取得関数の計算には予測対象値と予測の不確かさの両方が必要であるため、予測平均目標と不確かさを正規化してノイズの影響を低減する。 広範に使用されている多目的最適化ベンチマーク実験の結果,提案アルゴリズムは,フェデレートされたデータ駆動型進化最適化の性能を犠牲にすることなく,プライバシ保護とセキュリティ向上を図っている。

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