論文の概要: Protecting Federated Learning from Extreme Model Poisoning Attacks via Multidimensional Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16668v2
• Date: Mon, 27 May 2024 09:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 12:38:03.976813
• Title: Protecting Federated Learning from Extreme Model Poisoning Attacks via Multidimensional Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 多次元時系列異常検出による極端モデルからのフェデレーション学習の保護
• Authors: Edoardo Gabrielli, Dimitri Belli, Vittorio Miori, Gabriele Tolomei,
• Abstract要約: FLANDERSは,大規模モデル中毒に対するFL耐性を示す新しいプレアグリゲーションフィルタである。 FLANDERSは、FLANDERSが標準およびロバストな既存のアグリゲーション手法と組み合わせることで、幅広い攻撃範囲にわたるロバスト性を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.74243547444997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current defense mechanisms against model poisoning attacks in federated learning (FL) systems have proven effective up to a certain threshold of malicious clients. In this work, we introduce FLANDERS, a novel pre-aggregation filter for FL resilient to large-scale model poisoning attacks, i.e., when malicious clients far exceed legitimate participants. FLANDERS treats the sequence of local models sent by clients in each FL round as a matrix-valued time series. Then, it identifies malicious client updates as outliers in this time series by comparing actual observations with estimates generated by a matrix autoregressive forecasting model maintained by the server. Experiments conducted in several non-iid FL setups show that FLANDERS significantly improves robustness across a wide spectrum of attacks when paired with standard and robust existing aggregation methods.
• Abstract（参考訳）: FLシステムにおけるモデル中毒に対する現在の防御機構は、悪意のあるクライアントのしきい値まで有効であることが証明されている。 本研究では,FLの大規模モデル中毒に対する耐性を示す新しいプレアグリゲーションフィルタであるFLANDERSを紹介する。 FLANDERSは各FLラウンドのクライアントが送信するローカルモデルのシーケンスを行列値の時系列として扱う。 そして、サーバが管理する行列自己回帰予測モデルによって生成された推定値と実際の観測結果を比較して、悪意のあるクライアント更新を、この時系列における外れ値として特定する。 FLANDERSは、FLANDERSが標準およびロバストな既存のアグリゲーション手法と組み合わせることで、幅広い攻撃範囲にわたるロバスト性を大幅に向上することを示す。

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