Fugu-MT 論文翻訳(概要): HyFL: A Hybrid Approach For Private Federated Learning

論文の概要: HyFL: A Hybrid Approach For Private Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09904v1
Date: Mon, 20 Feb 2023 11:02:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-21 15:41:43.285825
Title: HyFL: A Hybrid Approach For Private Federated Learning
Title（参考訳）: HyFL: プライベートフェデレーション学習のためのハイブリッドアプローチ
Authors: Felix Marx, Thomas Schneider, Ajith Suresh, Tobias Wehrle, Christian Weinert, Hossein Yalame
Abstract要約: 分散機械学習パラダイムとして、フェデレーション学習(FL)は、トレーニングデータがデバイスを離れることはないため、参加者にプライバシの感覚を伝える。我々は、プライベートトレーニングと推論とセキュアアグリゲーションと階層FLを組み合わせた新しいフレームワークであるHyFLを提案し、エンドツーエンドの保護と大規模グローバルデプロイメントを容易にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.328781828396856
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As a distributed machine learning paradigm, federated learning (FL) conveys a sense of privacy to contributing participants because training data never leaves their devices. However, gradient updates and the aggregated model still reveal sensitive information. In this work, we propose HyFL, a new framework that combines private training and inference with secure aggregation and hierarchical FL to provide end-to-end protection and facilitate large-scale global deployments. Additionally, we show that HyFL strictly limits the attack surface for malicious participants: they are restricted to data-poisoning attacks and cannot significantly reduce accuracy.
Abstract（参考訳）: 分散機械学習パラダイムとして、フェデレーション学習(FL)は、トレーニングデータがデバイスを離れることはないため、参加者にプライバシの感覚を伝える。しかし、勾配の更新と集約されたモデルはまだ機密情報を明らかにしている。本研究では,HyFLを提案する。HyFLは,プライベートトレーニングと推論を,セキュアなアグリゲーションと階層的なFLと組み合わせて,エンドツーエンドの保護と大規模グローバル展開を促進するためのフレームワークである。さらに,hyflは悪意のある参加者に対して攻撃面を厳密に制限していることを示す。

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