Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedVS: Straggler-Resilient and Privacy-Preserving Vertical Federated Learning for Split Models

論文の概要: FedVS: Straggler-Resilient and Privacy-Preserving Vertical Federated Learning for Split Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13407v2
Date: Sun, 28 May 2023 22:30:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-31 00:38:52.256439
Title: FedVS: Straggler-Resilient and Privacy-Preserving Vertical Federated Learning for Split Models
Title（参考訳）: FedVS: 分割モデルのためのストラグラー耐性とプライバシ保護による垂直的フェデレーション学習
Authors: Songze Li, Duanyi Yao, Jin Liu
Abstract要約: 本論文は,VFL分割における2つの大きな課題に対処することを目的としている。1) トレーニング中のクライアントの混在によるパフォーマンス劣化,2) クライアントがアップロードしたデータ埋め込みからのデータおよびモデルプライバシリーク。我々はこれらの2つの課題に同時に対処するためにFedVSを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.512728708540408
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In a vertical federated learning (VFL) system consisting of a central server and many distributed clients, the training data are vertically partitioned such that different features are privately stored on different clients. The problem of split VFL is to train a model split between the server and the clients. This paper aims to address two major challenges in split VFL: 1) performance degradation due to straggling clients during training; and 2) data and model privacy leakage from clients' uploaded data embeddings. We propose FedVS to simultaneously address these two challenges. The key idea of FedVS is to design secret sharing schemes for the local data and models, such that information-theoretical privacy against colluding clients and curious server is guaranteed, and the aggregation of all clients' embeddings is reconstructed losslessly, via decrypting computation shares from the non-straggling clients. Extensive experiments on various types of VFL datasets (including tabular, CV, and multi-view) demonstrate the universal advantages of FedVS in straggler mitigation and privacy protection over baseline protocols.
Abstract（参考訳）: 中央サーバと多くの分散クライアントからなる垂直連合学習(VFL)システムにおいて、トレーニングデータを垂直に分割し、異なる特徴を異なるクライアントにプライベートに格納する。分割VFLの問題は、サーバとクライアントの間で分割されたモデルをトレーニングすることだ。本稿では,分割VFLにおける2つの課題に対処することを目的とする。 1) 研修中にクライアントを絞ったことによる性能の低下 2) クライアントがアップロードしたデータ埋め込みからのデータとモデルのプライバシリーク。我々はこれらの2つの課題に同時に対処するためにFedVSを提案する。 fedvsの鍵となるアイデアは、ローカルデータやモデルのシークレット共有スキームをデザインすることであり、クライアントと好奇心に満ちたサーバに対する情報理論的なプライバシーが保証され、全てのクライアントの埋め込みの集約は、非ストラグリングクライアントから計算共有を復号することで損失なく再構築される。様々な種類のVFLデータセット(表、CV、マルチビューを含む)に対する大規模な実験は、ベースラインプロトコルに対するトラグラー緩和とプライバシ保護におけるFedVSの普遍的な利点を示している。

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