論文の概要: IronForge: An Open, Secure, Fair, Decentralized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04006v1
• Date: Sat, 7 Jan 2023 15:27:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 17:29:08.104233
• Title: IronForge: An Open, Secure, Fair, Decentralized Federated Learning
• Title（参考訳）: ironforge: オープンで、安全で、公平で、分散した連合学習
• Authors: Guangsheng Yu, Xu Wang, Caijun Sun, Qin Wang, Ping Yu, Wei Ni, Ren Ping Liu, Xiwei Xu
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを分散的に保護する効果的な機械学習(ML)アーキテクチャを提供する。 我々は,DAG(Directed Acyclic Graph)に基づくデータ構造を特徴とする新しいFLフレームワークであるtextscIronForgeを提案する。 textscIronForgeはパブリックかつオープンなネットワークで動作し、DAGのステート一貫性を有効にすることで、公平なインセンティブメカニズムをローンチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.28361383314625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) provides an effective machine learning (ML) architecture to protect data privacy in a distributed manner. However, the inevitable network asynchrony, the over-dependence on a central coordinator, and the lack of an open and fair incentive mechanism collectively hinder its further development. We propose \textsc{IronForge}, a new generation of FL framework, that features a Directed Acyclic Graph (DAG)-based data structure and eliminates the need for central coordinators to achieve fully decentralized operations. \textsc{IronForge} runs in a public and open network, and launches a fair incentive mechanism by enabling state consistency in the DAG, so that the system fits in networks where training resources are unevenly distributed. In addition, dedicated defense strategies against prevalent FL attacks on incentive fairness and data privacy are presented to ensure the security of \textsc{IronForge}. Experimental results based on a newly developed testbed FLSim highlight the superiority of \textsc{IronForge} to the existing prevalent FL frameworks under various specifications in performance, fairness, and security. To the best of our knowledge, \textsc{IronForge} is the first secure and fully decentralized FL framework that can be applied in open networks with realistic network and training settings.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを分散的に保護する効果的な機械学習(ML)アーキテクチャを提供する。 しかし、必然的なネットワークの非同期性、中央コーディネータへの過度な依存、オープンで公平なインセンティブ機構の欠如は、そのさらなる発展を妨げる。 本稿では,DAG(Directed Acyclic Graph)に基づくデータ構造を特徴とする新しいFLフレームワークである‘textsc{IronForge}を提案する。 \textsc{IronForge} は公開かつオープンなネットワークで動作し、DAGにおける状態整合性を有効にすることにより、トレーニングリソースが均一に分散されたネットワークに適合するように、公正なインセンティブメカニズムをローンチする。 さらに、インセンティブフェアネスとデータプライバシに対するFL攻撃に対する専用の防衛戦略が提示され、 \textsc{IronForge} のセキュリティが保証される。 新たに開発されたテストベッド FLSim に基づく実験結果は、パフォーマンス、公正性、セキュリティの様々な仕様の下で、既存のFLフレームワークに対する \textsc{IronForge} の優位性を強調している。 私たちの知識を最大限に活用するために,‘textsc{IronForge} は,現実的なネットワークとトレーニング設定を備えたオープンネットワークに適用可能な,最初のセキュアで完全に分散化された FL フレームワークである。

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