論文の概要: Watermarking in Secure Federated Learning: A Verification Framework
Based on Client-Side Backdooring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07138v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 06:37:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 17:05:17.048495
- Title: Watermarking in Secure Federated Learning: A Verification Framework
Based on Client-Side Backdooring
- Title(参考訳): セキュアなフェデレーション学習におけるウォーターマーキング:クライアントサイドバックドアに基づく検証フレームワーク
- Authors: Wenyuan Yang, Shuo Shao, Yue Yang, Xiyao Liu, Zhihua Xia, Gerald
Schaefer and Hui Fang
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が直接データを共有することなく、協調してディープラーニング(DL)モデルを構築することを可能にする。
FLにおける著作権保護の問題が重要になるのは、信頼できない参加者が共同で訓練されたモデルにアクセスできるようになるためである。
本稿では,HE を用いたセキュアFLにおける著作権保護問題に対処するためのクライアント側 FL 透かし方式を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.936013200707508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL) allows multiple participants to collaboratively build
deep learning (DL) models without directly sharing data. Consequently, the
issue of copyright protection in FL becomes important since unreliable
participants may gain access to the jointly trained model. Application of
homomorphic encryption (HE) in secure FL framework prevents the central server
from accessing plaintext models. Thus, it is no longer feasible to embed the
watermark at the central server using existing watermarking schemes. In this
paper, we propose a novel client-side FL watermarking scheme to tackle the
copyright protection issue in secure FL with HE. To our best knowledge, it is
the first scheme to embed the watermark to models under the Secure FL
environment. We design a black-box watermarking scheme based on client-side
backdooring to embed a pre-designed trigger set into an FL model by a
gradient-enhanced embedding method. Additionally, we propose a trigger set
construction mechanism to ensure the watermark cannot be forged. Experimental
results demonstrate that our proposed scheme delivers outstanding protection
performance and robustness against various watermark removal attacks and
ambiguity attack.
- Abstract(参考訳): フェデレーション学習(fl)は、複数の参加者がデータを直接共有することなく、共同してディープラーニング(dl)モデルを構築することができる。
したがって、信頼できない参加者が共同で訓練されたモデルにアクセスできる可能性があるため、flにおける著作権保護の問題は重要となる。
セキュアFLフレームワークへの同型暗号化(HE)の適用により、中央サーバが平文モデルにアクセスできなくなる。
したがって、既存の透かしスキームを使用して中央サーバに透かしを埋め込むことはもはや不可能である。
本稿では,secure flにおける著作権保護問題に取り組むために,新しいクライアント側fl透かし方式を提案する。
我々の知る限りでは、Secure FL環境下でモデルに透かしを埋め込む最初のスキームである。
我々は,クライアント側バックドアに基づくブラックボックス透かしスキームの設計を行い,グラデーションエンハンスド埋め込み手法を用いてflモデルに予め設計したトリガーセットを組み込む。
さらに,ウォーターマークの偽造を防止するためのトリガーセット構築機構を提案する。
実験の結果,提案手法は様々な透かし除去攻撃や曖昧性攻撃に対して優れた保護性能と頑健性をもたらすことがわかった。
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