論文の概要: Balancing Privacy and Security in Federated Learning with FedGT: A Group Testing Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05506v1
• Date: Tue, 9 May 2023 14:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 19:23:42.614750
• Title: Balancing Privacy and Security in Federated Learning with FedGT: A Group Testing Framework
• Title（参考訳）: FedGTによるフェデレートラーニングにおけるプライバシとセキュリティのバランス - グループテスティングフレームワーク
• Authors: Marvin Xhemrishi, Johan \"Ostman, Antonia Wachter-Zeh, Alexandre Graell i Amat
• Abstract要約: FedGTは、フェデレート学習における悪意のあるクライアントを安全なアグリゲーションで識別するためのフレームワークである。 FedGTは、誤検知や誤報の確率が低い悪意のあるクライアントを識別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.61139449550383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose FedGT, a novel framework for identifying malicious clients in federated learning with secure aggregation. Inspired by group testing, the framework leverages overlapping groups of clients to detect the presence of malicious clients in the groups and to identify them via a decoding operation. The identified clients are then removed from the training of the model, which is performed over the remaining clients. FedGT strikes a balance between privacy and security, allowing for improved identification capabilities while still preserving data privacy. Specifically, the server learns the aggregated model of the clients in each group. The effectiveness of FedGT is demonstrated through extensive experiments on the MNIST and CIFAR-10 datasets, showing its ability to identify malicious clients with low misdetection and false alarm probabilities, resulting in high model utility.
• Abstract（参考訳）: 我々は,フェデレート学習における悪意のあるクライアントをセキュアなアグリゲーションで識別する新しいフレームワークであるFedGTを提案する。 グループテストにインスパイアされたこのフレームワークは、重複するクライアントのグループを活用して、グループ内の悪意のあるクライアントを検出し、デコード操作を通じてそれらを識別する。 識別されたクライアントは、残りのクライアント上で実行されるモデルのトレーニングから削除される。 FedGTはプライバシとセキュリティのバランスを取り、データのプライバシを保ちながら識別能力を向上する。 具体的には、サーバは各グループのクライアントの集約モデルを学習する。 FedGTの有効性は、MNISTとCIFAR-10データセットの広範な実験を通じて実証され、悪意のあるクライアントを低い誤検知と誤報確率で識別する能力を示し、結果として高モデルの有用性が示された。

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