論文の概要: Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03013v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 16:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 13:53:13.007029
• Title: Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated Learning
• Title（参考訳）: 素直に隠れる: 連合学習におけるデータ盗み攻撃
• Authors: Kostadin Garov, Dimitar I. Dimitrov, Nikola Jovanovi\'c, Martin Vechev
• Abstract要約: 我々は,MS攻撃のクライアント側検出の問題点について検討した。 我々は,すべてのデシラタを満足する新たな攻撃フレームワークであるSEERを提案する。 私たちの研究は、MS攻撃のより原則化された治療に向けた、有望な第一歩です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Malicious server (MS) attacks have enabled the scaling of data stealing in federated learning to large batch sizes and secure aggregation, settings previously considered private. However, many concerns regarding client-side detectability of MS attacks were raised, questioning their practicality once they are publicly known. In this work, for the first time, we thoroughly study the problem of client-side detectability.We demonstrate that most prior MS attacks, which fundamentally rely on one of two key principles, are detectable by principled client-side checks. Further, we formulate desiderata for practical MS attacks and propose SEER, a novel attack framework that satisfies all desiderata, while stealing user data from gradients of realistic networks, even for large batch sizes (up to 512 in our experiments) and under secure aggregation. The key insight of SEER is the use of a secret decoder, which is jointly trained with the shared model. Our work represents a promising first step towards more principled treatment of MS attacks, paving the way for realistic data stealing that can compromise user privacy in real-world deployments.
• Abstract（参考訳）: 悪意のあるサーバ(ms)攻撃は、フェデレーション学習におけるデータの盗みのスケーリングを可能にし、大規模なバッチサイズとセキュアアグリゲーションを可能にした。 しかし、MS攻撃のクライアント側検出性に関する多くの懸念が提起され、公開後にその実用性に疑問が呈された。 本研究では,クライアントサイド検出可能性の問題を初めて徹底的に検討し,従来のms攻撃のほとんどが,基本的に2つの重要な原則の1つに依存しており,クライアントサイドチェックの原則によって検出可能であることを実証する。 さらに,現実的なネットワークの勾配からユーザデータを盗むと同時に,大規模なバッチサイズ(実験では最大512個まで)やセキュアなアグリゲーションの下でも,すべてのデシダータを満足する新たな攻撃フレームワークであるSEERを提案する。 SEERの重要な洞察は、共有モデルと共同でトレーニングされたシークレットデコーダを使用することである。 私たちの作業は、MS攻撃をより原則的に扱うための、有望な第一歩であり、現実のデプロイメントにおけるユーザのプライバシを損なうような、現実的なデータ盗難への道を開くものです。

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