論文の概要: FedMLSecurity: A Benchmark for Attacks and Defenses in Federated
Learning and Federated LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04959v3
- Date: Fri, 6 Oct 2023 07:58:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 08:59:07.008475
- Title: FedMLSecurity: A Benchmark for Attacks and Defenses in Federated
Learning and Federated LLMs
- Title（参考訳）: FedMLSecurity: フェデレーション学習とフェデレーションLLMにおける攻撃と防御のベンチマーク
- Authors: Shanshan Han, Baturalp Buyukates, Zijian Hu, Han Jin, Weizhao Jin,
Lichao Sun, Xiaoyang Wang, Wenxuan Wu, Chulin Xie, Yuhang Yao, Kai Zhang,
Qifan Zhang, Yuhui Zhang, Salman Avestimehr and Chaoyang He
- Abstract要約: FedMLSecurityは、Federated Learning (FL)における敵攻撃とそれに対応する防御機構をシミュレートするために設計されたベンチマークである。
FedMLSecurityはLarge Language Models(LLM)に簡単に適用でき、様々なシナリオで適応性と適用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.16715502423447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces FedMLSecurity, a benchmark designed to simulate
adversarial attacks and corresponding defense mechanisms in Federated Learning
(FL). As an integral module of the open-sourced library FedML that facilitates
FL algorithm development and performance comparison, FedMLSecurity enhances
FedML's capabilities to evaluate security issues and potential remedies in FL.
FedMLSecurity comprises two major components: FedMLAttacker that simulates
attacks injected during FL training, and FedMLDefender that simulates defensive
mechanisms to mitigate the impacts of the attacks. FedMLSecurity is
open-sourced and can be customized to a wide range of machine learning models
(e.g., Logistic Regression, ResNet, GAN, etc.) and federated optimizers (e.g.,
FedAVG, FedOPT, FedNOVA, etc.). FedMLSecurity can also be applied to Large
Language Models (LLMs) easily, demonstrating its adaptability and applicability
in various scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,federated learning (fl) における敵の攻撃とその防御機構をシミュレートするベンチマークである fedmlsecurity を提案する。
FLアルゴリズムの開発と性能比較を容易にするオープンソースライブラリであるFedMLの不可欠なモジュールとして、FedMLSecurityは、FLのセキュリティ問題と潜在的な改善を評価するFedMLの機能を強化する。
FedMLSecurityには、FLトレーニング中に注入された攻撃をシミュレートするFedMLAttackerと、攻撃の影響を軽減するための防御メカニズムをシミュレートするFedMLDefenderの2つの主要コンポーネントが含まれている。
FedMLSecurityはオープンソースで、幅広い機械学習モデル(Logistic Regression、ResNet、GANなど)やフェデレーションオプティマイザ(FedAVG、FedOPT、FedNOVAなど)にカスタマイズできる。
FedMLSecurityはLarge Language Models(LLM)にも容易に適用でき、さまざまなシナリオで適応性と適用性を示す。
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