論文の概要: FedZKP: Federated Model Ownership Verification with Zero-knowledge Proof

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04507v2
• Date: Wed, 10 May 2023 03:51:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 16:00:09.112977
• Title: FedZKP: Federated Model Ownership Verification with Zero-knowledge Proof
• Title（参考訳）: FedZKP: ゼロ知識証明によるフェデレーションモデルオーナシップ検証
• Authors: Wenyuan Yang, Yuguo Yin, Gongxi Zhu, Hanlin Gu, Lixin Fan, Xiaochun Cao, Qiang Yang
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、複数のパーティが互いにプライベートデータを共有することなく、協調的にフェデレーションモデルの学習を可能にする。 ゼロ知識証明(FedZKP)を用いた証明可能なモデルオーナシップ検証手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.990541463214605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) allows multiple parties to cooperatively learn a federated model without sharing private data with each other. The need of protecting such federated models from being plagiarized or misused, therefore, motivates us to propose a provable secure model ownership verification scheme using zero-knowledge proof, named FedZKP. It is shown that the FedZKP scheme without disclosing credentials is guaranteed to defeat a variety of existing and potential attacks. Both theoretical analysis and empirical studies demonstrate the security of FedZKP in the sense that the probability for attackers to breach the proposed FedZKP is negligible. Moreover, extensive experimental results confirm the fidelity and robustness of our scheme.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、複数のパーティが互いにプライベートデータを共有することなく、協調的にフェデレーションモデルの学習を可能にする。 このようなフェデレーションモデルの盗用や誤用から保護することの必要性から,FedZKP というゼロ知識証明を用いた証明可能なモデル所有検証手法を提案する動機がある。 認証情報を開示しないFedZKPスキームは、様々な既存および潜在的攻撃を打ち負かすことが保証されている。 理論的分析と実証的研究は、攻撃者が提案されたFedZKPに侵入する確率が無視可能であるという意味で、FedZKPの安全性を実証している。 さらに,本手法の信頼性とロバスト性についても広範な実験結果が得られた。

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