論文の概要: A Byzantine-Resilient Aggregation Scheme for Federated Learning via Matrix Autoregression on Client Updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16668v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 13:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 14:52:00.885456
• Title: A Byzantine-Resilient Aggregation Scheme for Federated Learning via Matrix Autoregression on Client Updates
• Title（参考訳）: クライアント更新における行列自己回帰による連合学習のためのビザンチン・レジリエントアグリゲーション
• Authors: Gabriele Tolomei and Edoardo Gabrielli and Dimitri Belli and Vittorio Miori
• Abstract要約: FLANDERSは各FLラウンドでクライアントが送ったローカルモデル更新を行列値の時系列とみなしている。 悪意のあるクライアントを,行列自己回帰予測モデルで推定した結果と実際の観測結果を比較して,外れ値として識別する。 異なるFL設定下でいくつかのデータセットで実施された実験は、FLANDERSがビザンツのクライアントに対して最も強力なベースラインの堅牢性と一致することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9978961706999835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose FLANDERS, a novel federated learning (FL) aggregation scheme robust to Byzantine attacks. FLANDERS considers the local model updates sent by clients at each FL round as a matrix-valued time series. Then, it identifies malicious clients as outliers of this time series by comparing actual observations with those estimated by a matrix autoregressive forecasting model. Experiments conducted on several datasets under different FL settings demonstrate that FLANDERS matches the robustness of the most powerful baselines against Byzantine clients. Furthermore, FLANDERS remains highly effective even under extremely severe attack scenarios, as opposed to existing defense strategies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ビザンチン攻撃に頑健な新しい連邦学習(FL)アグリゲーションスキームであるFLANDERSを提案する。 FLANDERSは各FLラウンドでクライアントが送ったローカルモデル更新を行列値の時系列とみなしている。 次に,悪意のあるクライアントを,行列自己回帰予測モデルにより推定された実測値と比較することにより,この時系列の外れ値と同定する。 異なるFL設定下でいくつかのデータセットで実施された実験は、FLANDERSがビザンツのクライアントに対して最も強力なベースラインの堅牢性と一致することを示した。 さらに、フランドルは既存の防衛戦略とは対照的に、非常に厳しい攻撃シナリオでも非常に効果的である。

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