論文の概要: Echo of Neighbors: Privacy Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05516v2
• Date: Fri, 26 May 2023 16:04:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 20:11:35.710622
• Title: Echo of Neighbors: Privacy Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model
• Title（参考訳）: echo of neighbors: シャッフルモデルによる個人学習のためのプライバシー強化
• Authors: Yixuan Liu, Suyun Zhao, Li Xiong, Yuhan Liu, Hong Chen
• Abstract要約: 協調トレーニングの一般的なパラダイムであるフェデレートラーニングは、プライバシ攻撃に弱い。 この作業は、シャッフルモデルのプライバシー増幅効果を活用することで、パーソナライズされたローカルプライバシの下でのモデルプライバシを強化するために構築される。 私たちの知る限りでは、シャッフルがパーソナライズされたローカルプライバシに与える影響は、初めて考慮される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.077469463027306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning, as a popular paradigm for collaborative training, is vulnerable against privacy attacks. Different privacy levels regarding users' attitudes need to be satisfied locally, while a strict privacy guarantee for the global model is also required centrally. Personalized Local Differential Privacy (PLDP) is suitable for preserving users' varying local privacy, yet only provides a central privacy guarantee equivalent to the worst-case local privacy level. Thus, achieving strong central privacy as well as personalized local privacy with a utility-promising model is a challenging problem. In this work, a general framework (APES) is built up to strengthen model privacy under personalized local privacy by leveraging the privacy amplification effect of the shuffle model. To tighten the privacy bound, we quantify the heterogeneous contributions to the central privacy user by user. The contributions are characterized by the ability of generating "echos" from the perturbation of each user, which is carefully measured by proposed methods Neighbor Divergence and Clip-Laplace Mechanism. Furthermore, we propose a refined framework (S-APES) with the post-sparsification technique to reduce privacy loss in high-dimension scenarios. To the best of our knowledge, the impact of shuffling on personalized local privacy is considered for the first time. We provide a strong privacy amplification effect, and the bound is tighter than the baseline result based on existing methods for uniform local privacy. Experiments demonstrate that our frameworks ensure comparable or higher accuracy for the global model.
• Abstract（参考訳）: 協調トレーニングの一般的なパラダイムであるフェデレーション学習は、プライバシ攻撃に対して脆弱である。 ユーザの態度に関するプライバシレベルはローカルで満足する必要があるが、グローバルモデルに対する厳格なプライバシ保証も一元的に必要だ。 パーソナライズされたローカルディファレンシャルプライバシ(pldp)は、ユーザのさまざまなローカルプライバシを維持するのに適しているが、最悪のローカルプライバシレベルに相当する中央のプライバシ保証のみを提供する。 したがって、強力な集中型プライバシと、ユーティリティプロミージングモデルによるパーソナライズされたローカルプライバシを実現することは、難しい問題である。 本研究では,シャッフルモデルのプライバシー増幅効果を利用して,パーソナライズされたローカルプライバシの下でのモデルプライバシを強化する汎用フレームワーク(apes)を構築した。 プライバシバウンダリを締めくくるために,中央のプライバシユーザに対するユーザによる異種貢献度を定量化する。 このコントリビューションは,各ユーザの摂動から"エチョス"を生成する能力によって特徴づけられ,提案手法であるNorbor DivergenceとClip-Laplace Mechanismによって慎重に測定される。 さらに,高次元シナリオにおけるプライバシ損失を低減するために,分離後の手法を用いた改良フレームワーク(s-apes)を提案する。 私たちの知る限りでは、シャッフルがパーソナライズされたローカルプライバシに与える影響が初めて考慮される。 我々は、プライバシーの強化効果が強く、その境界は、ローカルプライバシを統一する既存の方法に基づくベースライン結果よりも厳密である。 実験により、我々のフレームワークがグローバルモデルに匹敵する、あるいは高い精度を保証することが示された。

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