Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedCut: A Spectral Analysis Framework for Reliable Detection of Byzantine Colluders

論文の概要: FedCut: A Spectral Analysis Framework for Reliable Detection of Byzantine Colluders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13389v1
Date: Thu, 24 Nov 2022 02:57:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 17:58:24.913132
Title: FedCut: A Spectral Analysis Framework for Reliable Detection of Byzantine Colluders
Title（参考訳）: FedCut: ビザンチンコローダの信頼性検出のためのスペクトル分析フレームワーク
Authors: Hanlin Gu, Lixin Fan, Xingxing Tang, Qiang Yang
Abstract要約: 提案するフレームワークは、スペクトル分析レンズからのビザンチンコラウダーのモデル更新間の強い一貫性と時間的コヒーレンスを示す。修正された正規化グラフカットは、良心的参加者から攻撃者を識別するために使用される。提案したByzantine colluder resilient method、すなわちFedCutは有界誤差に収束することが保証されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.061425754353387
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes a general spectral analysis framework that thwarts a security risk in federated Learning caused by groups of malicious Byzantine attackers or colluders, who conspire to upload vicious model updates to severely debase global model performances. The proposed framework delineates the strong consistency and temporal coherence between Byzantine colluders' model updates from a spectral analysis lens, and, formulates the detection of Byzantine misbehaviours as a community detection problem in weighted graphs. The modified normalized graph cut is then utilized to discern attackers from benign participants. Moreover, the Spectral heuristics is adopted to make the detection robust against various attacks. The proposed Byzantine colluder resilient method, i.e., FedCut, is guaranteed to converge with bounded errors. Extensive experimental results under a variety of settings justify the superiority of FedCut, which demonstrates extremely robust model performance (MP) under various attacks. It was shown that FedCut's averaged MP is 2.1% to 16.5% better than that of the state of the art Byzantine-resilient methods. In terms of the worst-case model performance (MP), FedCut is 17.6% to 69.5% better than these methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では、悪質なビザンツ人攻撃者や共謀者の集団によるフェデレート学習におけるセキュリティリスクを抑えるための一般的なスペクトル分析フレームワークを提案する。提案フレームワークは,Byzantine Colludersのモデル更新とスペクトル解析レンズとの強い一貫性と時間的コヒーレンスを規定し,重み付きグラフのコミュニティ検出問題としてByzantine misbehavioursの検出を定式化する。修正された正規化グラフカットは、攻撃者を良性参加者から識別するために使用される。さらに、スペクトルヒューリスティックスを用いて、様々な攻撃に対して検出を堅牢にする。提案したByzantine colluder resilient method、すなわちFedCutは有界誤差に収束することが保証されている。様々な環境下での大規模な実験結果は、FedCutの優位性を正当化するものであり、様々な攻撃下での極めて堅牢なモデル性能(MP)を示す。フェデカットの平均mpの2.1%から16.5%は、ビザンチンのレジリエントな手法より優れていることが示されている。最悪のモデル性能(MP)に関しては、FedCutはこれらの手法よりも17.6%から69.5%良い。

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