論文の概要: Attacks on Robust Distributed Learning Schemes via Sensitivity Curve Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14024v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 08:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 14:07:06.693293
• Title: Attacks on Robust Distributed Learning Schemes via Sensitivity Curve Maximization
• Title（参考訳）: 感度曲線最大化によるロバスト分散学習方式の攻撃
• Authors: Christian A. Schroth and Stefan Vlaski and Abdelhak M. Zoubir
• Abstract要約: 曲線の感度(SCM)に基づく新たな攻撃法を提案する。 我々は, 従来の頑健なアグリゲーションスキームを, 小さいが効果的な摂動を注入することで破壊できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.464005524259356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed learning paradigms, such as federated or decentralized learning, allow a collection of agents to solve global learning and optimization problems through limited local interactions. Most such strategies rely on a mixture of local adaptation and aggregation steps, either among peers or at a central fusion center. Classically, aggregation in distributed learning is based on averaging, which is statistically efficient, but susceptible to attacks by even a small number of malicious agents. This observation has motivated a number of recent works, which develop robust aggregation schemes by employing robust variations of the mean. We present a new attack based on sensitivity curve maximization (SCM), and demonstrate that it is able to disrupt existing robust aggregation schemes by injecting small, but effective perturbations.
• Abstract（参考訳）: 分散学習パラダイム(federated あるいは decentralized learning)は、エージェントの集まりが、限られた局所的な相互作用を通じてグローバル学習と最適化の問題を解決することを可能にする。 このような戦略のほとんどは、ピア間や中央融合センターにおいて、局所的な適応と集約のステップの混合に依存している。 古典的には、分散学習における集約は、統計的に効率的だが少数の悪意のあるエージェントによる攻撃を受けやすい平均化に基づいている。 この観察は、平均のロバストなバリエーションを用いてロバストな集約スキームを開発する最近の多くの研究の動機となっている。 本研究では,感度曲線最大化(scm)に基づく新たな攻撃を提示し,小さいが効果的な摂動を注入することで,既存のロバストアグリゲーションスキームをディスラプトできることを実証する。

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