Fugu-MT 論文翻訳(概要): WW-FL: Secure and Private Large-Scale Federated Learning

論文の概要: WW-FL: Secure and Private Large-Scale Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09904v3
Date: Thu, 30 May 2024 17:00:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-01 00:12:24.786346
Title: WW-FL: Secure and Private Large-Scale Federated Learning
Title（参考訳）: WW-FL: セキュアでプライベートな大規模フェデレーションラーニング
Authors: Felix Marx, Thomas Schneider, Ajith Suresh, Tobias Wehrle, Christian Weinert, Hossein Yalame,
Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアントデバイス上でトレーニングデータを保持することによって、データのプライバシを保証する、大規模分散機械学習の効率的なアプローチである。最近の研究でFLの脆弱性が発見され、毒殺攻撃によってセキュリティとプライバシーの両方に影響を及ぼした。データとグローバルモデルのプライバシを保証するために,セキュアなマルチパーティ計算と階層的なFLを組み合わせた,革新的なフレームワークであるWW-FLを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.412475066687723
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated learning (FL) is an efficient approach for large-scale distributed machine learning that promises data privacy by keeping training data on client devices. However, recent research has uncovered vulnerabilities in FL, impacting both security and privacy through poisoning attacks and the potential disclosure of sensitive information in individual model updates as well as the aggregated global model. This paper explores the inadequacies of existing FL protection measures when applied independently, and the challenges of creating effective compositions. Addressing these issues, we propose WW-FL, an innovative framework that combines secure multi-party computation (MPC) with hierarchical FL to guarantee data and global model privacy. One notable feature of WW-FL is its capability to prevent malicious clients from directly poisoning model parameters, confining them to less destructive data poisoning attacks. We furthermore provide a PyTorch-based FL implementation integrated with Meta's CrypTen MPC framework to systematically measure the performance and robustness of WW-FL. Our extensive evaluation demonstrates that WW-FL is a promising solution for secure and private large-scale federated learning.
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアントデバイス上でトレーニングデータを保持することによって、データのプライバシを保証する、大規模分散機械学習の効率的なアプローチである。しかし、最近の研究でFLの脆弱性が明らかとなり、セキュリティとプライバシの両方に悪影響を及ぼし、個々のモデル更新や集約されたグローバルモデルにおいて機密情報が開示される可能性があることが判明した。本稿では,既存のFL保護対策が独立に適用されている場合の問題点と,有効組成の創出に関する課題について考察する。これらの課題に対処するために,セキュアなマルチパーティ計算(MPC)と階層FLを組み合わせた,データとグローバルモデルのプライバシを保証する革新的なフレームワークであるWW-FLを提案する。 WW-FLの特長の1つは、悪意のあるクライアントがモデルパラメータを直接毒殺することを防ぎ、破壊的なデータ中毒攻撃を減らすことである。さらに、PyTorchベースのFL実装をMetaのCrypTen MPCフレームワークに統合し、WW-FLの性能と堅牢性を体系的に測定する。我々は,WW-FLが安全かつプライベートな大規模フェデレーション学習のための有望なソリューションであることを示す。

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