論文の概要: FheFL: Fully Homomorphic Encryption Friendly Privacy-Preserving Federated Learning with Byzantine Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05112v3
• Date: Sun, 06 Oct 2024 08:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:15.082057
• Title: FheFL: Fully Homomorphic Encryption Friendly Privacy-Preserving Federated Learning with Byzantine Users
• Title（参考訳）: FheFL: バイザンティンのユーザによる、完全な同型暗号化によるプライバシー保護のためのフェデレーション学習
• Authors: Yogachandran Rahulamathavan, Charuka Herath, Xiaolan Liu, Sangarapillai Lambotharan, Carsten Maple,
• Abstract要約: 従来の機械学習パラダイムにおけるデータプライバシの問題を軽減するために、フェデレートラーニング(FL)技術が開発された。 次世代のFLアーキテクチャでは、モデル更新をサーバから保護するための暗号化と匿名化技術が提案されている。 本稿では,完全同型暗号(FHE)に基づく新しいFLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.209830150036254
• License:
• Abstract: The federated learning (FL) technique was developed to mitigate data privacy issues in the traditional machine learning paradigm. While FL ensures that a user's data always remain with the user, the gradients are shared with the centralized server to build the global model. This results in privacy leakage, where the server can infer private information from the shared gradients. To mitigate this flaw, the next-generation FL architectures proposed encryption and anonymization techniques to protect the model updates from the server. However, this approach creates other challenges, such as malicious users sharing false gradients. Since the gradients are encrypted, the server is unable to identify rogue users. To mitigate both attacks, this paper proposes a novel FL algorithm based on a fully homomorphic encryption (FHE) scheme. We develop a distributed multi-key additive homomorphic encryption scheme that supports model aggregation in FL. We also develop a novel aggregation scheme within the encrypted domain, utilizing users' non-poisoning rates, to effectively address data poisoning attacks while ensuring privacy is preserved by the proposed encryption scheme. Rigorous security, privacy, convergence, and experimental analyses have been provided to show that FheFL is novel, secure, and private, and achieves comparable accuracy at reasonable computational cost.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習パラダイムにおいて、データのプライバシ問題を緩和するために、フェデレートラーニング(FL)技術が開発された。 FLは、ユーザのデータが常にユーザの手元にあることを保証しますが、グラデーションは、グローバルモデルを構築するために集中型サーバと共有されます。 これによりプライバシリークが発生し、サーバは共有勾配からプライベート情報を推測できる。 この欠陥を軽減するため、次世代のFLアーキテクチャーは、モデル更新をサーバから保護するための暗号化と匿名化技術を提案した。 しかし、このアプローチは、悪意のあるユーザが偽の勾配を共有するなど、他の課題を生み出します。 グラデーションは暗号化されているため、サーバは不正なユーザーを特定することができない。 両攻撃を緩和するために,完全同相暗号(FHE)に基づく新しいFLアルゴリズムを提案する。 FLにおけるモデルアグリゲーションをサポートする分散マルチキー加算準同型暗号方式を開発した。 また,ユーザの非毒殺率を利用して,暗号化ドメイン内での新たなアグリゲーション方式を開発し,プライバシの確保を図りながら,データ中毒攻撃を効果的に対処する。 厳密なセキュリティ、プライバシ、収束、実験的分析は、FheFLが新規で、セキュアで、プライベートであり、合理的な計算コストで同等の精度を達成することを示すために提供されている。

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