論文の概要: FedTracker: Furnishing Ownership Verification and Traceability for Federated Learning Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07160v3
• Date: Sat, 2 Mar 2024 11:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 21:24:54.369876
• Title: FedTracker: Furnishing Ownership Verification and Traceability for Federated Learning Model
• Title（参考訳）: FedTracker: フェデレーション学習モデルのオーナシップ検証とトレーサビリティ向上
• Authors: Shuo Shao, Wenyuan Yang, Hanlin Gu, Zhan Qin, Lixin Fan, Qiang Yang and Kui Ren
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルデータを共有せずにグローバルモデルを共同でトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。 これにより、悪意のあるクライアントによる不正なモデル配布や再販のリスクが生じ、FLグループの知的財産権が損なわれる。 オーナシップ検証とトレーサビリティの両方を提供する最初のFLモデル保護フレームワークであるFedTrackerを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.03362469978148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a distributed machine learning paradigm allowing multiple clients to collaboratively train a global model without sharing their local data. However, FL entails exposing the model to various participants. This poses a risk of unauthorized model distribution or resale by the malicious client, compromising the intellectual property rights of the FL group. To deter such misbehavior, it is essential to establish a mechanism for verifying the ownership of the model and as well tracing its origin to the leaker among the FL participants. In this paper, we present FedTracker, the first FL model protection framework that provides both ownership verification and traceability. FedTracker adopts a bi-level protection scheme consisting of global watermark mechanism and local fingerprint mechanism. The former authenticates the ownership of the global model, while the latter identifies which client the model is derived from. FedTracker leverages Continual Learning (CL) principles to embed the watermark in a way that preserves the utility of the FL model on both primitive task and watermark task. FedTracker also devises a novel metric to better discriminate different fingerprints. Experimental results show FedTracker is effective in ownership verification, traceability, and maintains good fidelity and robustness against various watermark removal attacks.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルデータを共有せずにグローバルモデルを共同でトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。 しかし、flは様々な参加者にモデルを公開することを伴う。 これは悪意のあるクライアントによる不正なモデル配布や再販のリスクをもたらし、flグループの知的財産権を侵害する。 このような誤動作を防止するためには,モデルの所有権を検証し,その起源をfl参加者の漏洩者まで遡るメカニズムを確立することが不可欠である。 本稿では,オーナシップ検証とトレーサビリティを提供する最初のflモデル保護フレームワークであるfeedtrackerを提案する。 fedtrackerは、グローバルウォーターマーク機構とローカル指紋機構からなるbiレベルの保護スキームを採用している。 前者はグローバルモデルの所有権を認証し、後者はモデルから派生したクライアントを特定する。 FedTrackerは継続学習(CL)の原則を活用して、原始的なタスクと透かしタスクの両方でFLモデルの実用性を保存する方法で透かしを埋め込む。 FedTrackerはまた、異なる指紋を識別する新しい指標も考案している。 実験の結果,feedtrackerはオーナシップの検証やトレーサビリティに有効であり,様々なウォーターマーク除去攻撃に対する忠実性と堅牢性を維持していることがわかった。

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