論文の概要: SABRE: Robust Bayesian Peer-to-Peer Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02747v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 23:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 18:58:02.725210
• Title: SABRE: Robust Bayesian Peer-to-Peer Federated Learning
• Title（参考訳）: sabre: 堅牢なベイジアンピアツーピア連合学習
• Authors: Nasimeh Heydaribeni, Ruisi Zhang, Tara Javidi, Cristina Nita-Rotaru, Farinaz Koushanfar
• Abstract要約: 本研究では,頑健なベイズ的ピアツーピア・フェデレーション学習のための新しいフレームワークであるSABREを紹介する。 ベイジアンピアツーピア・フェデレーション学習フレームワークBayP2PFL(BayP2PFL)の毒性攻撃に対する堅牢性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.00268988227405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SABRE, a novel framework for robust variational Bayesian peer-to-peer federated learning. We analyze the robustness of the known variational Bayesian peer-to-peer federated learning framework (BayP2PFL) against poisoning attacks and subsequently show that BayP2PFL is not robust against those attacks. The new SABRE aggregation methodology is then devised to overcome the limitations of the existing frameworks. SABRE works well in non-IID settings, does not require the majority of the benign nodes over the compromised ones, and even outperforms the baseline algorithm in benign settings. We theoretically prove the robustness of our algorithm against data / model poisoning attacks in a decentralized linear regression setting. Proof-of-Concept evaluations on benchmark data from image classification demonstrate the superiority of SABRE over the existing frameworks under various poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変動ベイズ型ピアツーピアフェデレーション学習のための新しいフレームワークであるsabreを紹介する。 既知変動ベイズ型ピアツーピアフェデレーション学習フレームワーク(bayp2pfl)の中毒攻撃に対するロバスト性を分析し,その攻撃に対してbayp2pflがロバストでないことを示す。 新しいSABREアグリゲーション方法論は、既存のフレームワークの制限を克服するために考案される。 SABREは、非IID設定でうまく機能し、妥協したノードよりも良質なノードの大部分を必要とせず、良質な設定でベースラインアルゴリズムよりも優れています。 理論上,分散線形回帰設定におけるデータ・モデル中毒攻撃に対するアルゴリズムのロバスト性を証明する。 画像分類によるベンチマークデータに対する概念実証評価は、様々な毒殺攻撃下の既存のフレームワークよりもsabreが優れていることを示している。

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