論文の概要: FedCC: Robust Federated Learning against Model Poisoning Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01976v3
- Date: Wed, 19 Feb 2025 15:48:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-20 13:56:44.932147
- Title: FedCC: Robust Federated Learning against Model Poisoning Attacks
- Title（参考訳）: フェデラル・フェデラル・フェデラル・フェデラル・ラーニング」、米連邦捜査局(表
- 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、プライバシの問題に対処するために設計された分散フレームワークである。
新たなアタックサーフェスを導入しており、データは独立に、そしてIdentically Distributedである場合、特に困難である。
我々は,モデル中毒に対する簡易かつ効果的な新しい防御アルゴリズムであるFedCCを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Federated learning is a distributed framework designed to address privacy concerns. However, it introduces new attack surfaces, which are especially prone when data is non-Independently and Identically Distributed. Existing approaches fail to effectively mitigate the malicious influence in this setting; previous approaches often tackle non-IID data and poisoning attacks separately. To address both challenges simultaneously, we present FedCC, a simple yet effective novel defense algorithm against model poisoning attacks. It leverages the Centered Kernel Alignment similarity of Penultimate Layer Representations for clustering, allowing the identification and filtration of malicious clients, even in non-IID data settings. The penultimate layer representations are meaningful since the later layers are more sensitive to local data distributions, which allows better detection of malicious clients. The sophisticated utilization of layer-wise Centered Kernel Alignment similarity allows attack mitigation while leveraging useful knowledge obtained. Our extensive experiments demonstrate the effectiveness of FedCC in mitigating both untargeted model poisoning and targeted backdoor attacks. Compared to existing outlier detection-based and first-order statistics-based methods, FedCC consistently reduces attack confidence to zero. Specifically, it significantly minimizes the average degradation of global performance by 65.5\%. We believe that this new perspective on aggregation makes it a valuable contribution to the field of FL model security and privacy. The code will be made available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、プライバシの問題に対処するために設計された分散フレームワークである。
しかし、新しいアタックサーフェスを導入しており、データは独立に、そしてIdentically Distributedである場合、特に困難である。
既存のアプローチでは、この設定における悪意のある影響を効果的に軽減することができず、以前のアプローチでは、非IIDデータと毒殺攻撃を別々に扱うことが多かった。
両課題を同時に解決するために,モデル中毒に対する簡易かつ効果的な新しい防御アルゴリズムであるFedCCを提案する。
これはクラスタリングにPenultimate Layer RepresentationsのCentered Kernel Alignment類似性を活用し、IID以外のデータ設定でも悪意のあるクライアントの識別とフィルタリングを可能にする。
後続のレイヤはローカルなデータ配信に敏感であるため、悪意のあるクライアントをよりよく検出できるため、最後尾のレイヤ表現は意味のあるものだ。
レイヤワイドカーネルアライメントの高度な利用により、得られた有用な知識を活用しながら攻撃緩和が可能となる。
広範囲にわたる実験により,未標的モデル中毒と後方攻撃を緩和するFedCCの有効性が示された。
既存の異常検出と1次統計に基づく手法と比較して、FedCCは攻撃の信頼性をゼロに抑える。
具体的には、グローバルパフォーマンスの平均劣化を65.5倍に抑える。
このアグリゲーションに対する新たな視点は、FLモデルのセキュリティとプライバシの分野に価値ある貢献をもたらすと信じています。
コードは受理時に利用可能になる。
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