論文の概要: Privacy and Fairness in Federated Learning: on the Perspective of Trade-off

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14123v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 04:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 16:43:35.107929
• Title: Privacy and Fairness in Federated Learning: on the Perspective of Trade-off
• Title（参考訳）: 連合学習におけるプライバシーと公平性--トレードオフの観点から
• Authors: Huiqiang Chen, Tianqing Zhu, Tao Zhang, Wanlei Zhou, Philip S. Yu
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は近年ホットな話題となっている。 2つの重要な倫理的概念として、プライバシと公平性の相互作用は比較的研究されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.204074436129716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has been a hot topic in recent years. Ever since it was introduced, researchers have endeavored to devise FL systems that protect privacy or ensure fair results, with most research focusing on one or the other. As two crucial ethical notions, the interactions between privacy and fairness are comparatively less studied. However, since privacy and fairness compete, considering each in isolation will inevitably come at the cost of the other. To provide a broad view of these two critical topics, we presented a detailed literature review of privacy and fairness issues, highlighting unique challenges posed by FL and solutions in federated settings. We further systematically surveyed different interactions between privacy and fairness, trying to reveal how privacy and fairness could affect each other and point out new research directions in fair and private FL.
• Abstract（参考訳）: 近年,連合学習(fl)がホットな話題となっている。 導入以来、研究者はプライバシーを保護したり、公正な結果を保証するflシステムを考案しようと努力してきた。 2つの重要な倫理的概念として、プライバシーと公平性の相互作用は比較的研究されていない。 しかし、プライバシと公平性は競合するので、個別に考えると必然的に他方のコストがかかる。 これら2つの重要なトピックを広く見ていくために,プライバシと公平性の問題に関する詳細な文献レビューを行い,flが提起するユニークな課題と,フェデレーション設定におけるソリューションに注目した。 さらに,プライバシとフェアネスの相互作用を体系的に調査し,プライバシとフェアネスが相互にどのように影響するかを明らかにし,フェアとプライベートのflにおける新たな研究方向性を指摘する。

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