論文の概要: FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08672v2
- Date: Fri, 23 Feb 2024 01:10:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 18:18:24.361066
- Title: FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning
- Title（参考訳）: FedDefender:フェデレートラーニングにおけるバックドア攻撃防御
- Authors: Waris Gill (1), Ali Anwar (2), Muhammad Ali Gulzar (1) ((1) Virginia
Tech, (2) University of Minnesota Twin Cities)
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習技術である。
FLにおける標的毒攻撃に対する防御機構であるFedDefenderを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) is a privacy-preserving distributed machine learning
technique that enables individual clients (e.g., user participants, edge
devices, or organizations) to train a model on their local data in a secure
environment and then share the trained model with an aggregator to build a
global model collaboratively. In this work, we propose FedDefender, a defense
mechanism against targeted poisoning attacks in FL by leveraging differential
testing. Our proposed method fingerprints the neuron activations of clients'
models on the same input and uses differential testing to identify a
potentially malicious client containing a backdoor. We evaluate FedDefender
using MNIST and FashionMNIST datasets with 20 and 30 clients, and our results
demonstrate that FedDefender effectively mitigates such attacks, reducing the
attack success rate (ASR) to 10\% without deteriorating the global model
performance.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、個々のクライアント(ユーザ参加者、エッジデバイス、組織など)が、セキュアな環境でローカルデータ上でモデルをトレーニングし、トレーニングされたモデルをアグリゲータと共有し、グローバルモデルを協調的に構築することを可能にする、プライバシー保護の分散機械学習技術である。
本研究では,feddefenderを提案する。feddefenderは,flにおける標的中毒攻撃に対する防御メカニズムである。
提案手法は,同一入力におけるクライアントモデルのニューロン活性化を識別し,バックドアを含む潜在的に悪意のあるクライアントを特定する。
我々は, mnist と fashionmnist のデータセットを用いて 20 と 30 のクライアントを用いてfeeddefender を評価し, feddefender による攻撃を効果的に軽減し, グローバルモデルの性能を損なうことなく攻撃成功率 (asr) を 10 % に低下させることを示した。
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