論文の概要: FedCC: Robust Federated Learning against Model Poisoning Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01976v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 01:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:17:29.991001
• Title: FedCC: Robust Federated Learning against Model Poisoning Attacks
• Title（参考訳）: fedcc:モデル中毒攻撃に対する堅牢な連合学習
• Authors: Hyejun Jeong, Hamin Son, Seohu Lee, Jayun Hyun, Tai-Myoung Chung
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、プライバシー侵害に対する懸念の高まりに対処している。 ローカルデータセットに対するサーバーの盲目は、毒殺攻撃をモデル化する脆弱性を導入している。 FedCCは、Centered Kernel Alignment of Penultimate Layers Representationsを比較することで、堅牢なアグリゲーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Federated Learning has emerged to cope with raising concerns about privacy breaches in using Machine or Deep Learning models. This new paradigm allows the leverage of deep learning models in a distributed manner, enhancing privacy preservation. However, the server's blindness to local datasets introduces its vulnerability to model poisoning attacks and data heterogeneity, tampering with the global model performance. Numerous works have proposed robust aggregation algorithms and defensive mechanisms, but the approaches are orthogonal to individual attacks or issues. FedCC, the proposed method, provides robust aggregation by comparing the Centered Kernel Alignment of Penultimate Layers Representations. The experiment results on FedCC demonstrate that it mitigates untargeted and targeted model poisoning or backdoor attacks while also being effective in non-Independently and Identically Distributed data environments. By applying FedCC against untargeted attacks, global model accuracy is recovered the most. Against targeted backdoor attacks, FedCC nullified attack confidence while preserving the test accuracy. Most of the experiment results outstand the baseline methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、機械学習やディープラーニングモデルの使用において、プライバシ侵害に関する懸念の高まりに対処するために出現した。 この新たなパラダイムは、ディープラーニングモデルを分散的に活用し、プライバシ保護を強化する。 しかし、サーバがローカルデータセットに盲目であることは、その脆弱性によって毒殺攻撃やデータ不均一性をモデル化し、グローバルモデルのパフォーマンスを損なう。 多くの研究が堅牢な集約アルゴリズムと防御機構を提案しているが、アプローチは個々の攻撃や問題に直交している。 提案手法であるFedCCは,Pultimate Layers RepresentationsのCentered Kernel Alignmentを比較することで,ロバストなアグリゲーションを提供する。 FedCCの実験結果は、標的にされていないモデル中毒やバックドア攻撃を軽減し、非独立的にかつ特定に分散したデータ環境でも有効であることを実証している。 標的外攻撃に対するFedCCの適用により,グローバルモデル精度が最も向上した。 ターゲットのバックドア攻撃に対して、fedccはテスト精度を維持しながら攻撃の信頼性を無効にした。 実験のほとんどがベースラインメソッドに逆らっている。

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