論文の概要: An Empirical Study of Bugs in Open-Source Federated Learning Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05014v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 15:14:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 13:14:58.965077
- Title: An Empirical Study of Bugs in Open-Source Federated Learning Framework
- Title（参考訳）: オープンソースフェデレーション学習フレームワークにおけるバグの実証的研究
- Authors: Weijie Shao and Yuyang Gao and Fu Song and Sen Chen and Lingling Fan
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、ユーザのプライベートデータを保護するための分散機械学習ソリューションである。
本稿では,1,112個のFLフレームワークのバグに関する実証的研究を行い,その特性について検討する。
本研究の結果から,9つの知見を提示し,その意義について考察し,FLフレームワーク開発者やセキュリティ研究者に対して,FLフレームワークに関するいくつかの提案を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.909302530454205
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL), as a decentralized machine learning solution to the
protection of users' private data, has become an important learning paradigm in
recent years, especially since the enforcement of stricter laws and regulations
in most countries. Therefore, a variety of FL frameworks are released to
facilitate the development and application of federated learning. Despite the
considerable amount of research on the security and privacy of FL models and
systems, the security issues in FL frameworks have not been systematically
studied yet. In this paper, we conduct the first empirical study on 1,112 FL
framework bugs to investigate their characteristics. These bugs are manually
collected, classified, and labeled from 12 open-source FL frameworks on GitHub.
In detail, we construct taxonomies of 15 symptoms, 12 root causes, and 20 fix
patterns of these bugs and investigate their correlations and distributions on
23 logical components and two main application scenarios. From the results of
our study, we present nine findings, discuss their implications, and propound
several suggestions to FL framework developers and security researchers on the
FL frameworks.
- Abstract（参考訳）: ユーザのプライベートデータを保護するための分散機械学習ソリューションであるフェデレートラーニング(FL)は,近年,特に多くの国で厳格な法律や規則が施行されて以降,重要な学習パラダイムとなっている。
そのため、フェデレート学習の開発と適用を容易にするために、さまざまなFLフレームワークがリリースされている。
FLモデルとシステムのセキュリティとプライバシに関するかなりの研究にもかかわらず、FLフレームワークのセキュリティ問題はまだ体系的に研究されていない。
本稿では,1,112個のflフレームワークのバグに関する最初の実証研究を行い,その特性について検討する。
これらのバグは、github上の12のオープンソースflフレームワークから手動で収集、分類、ラベル付けされる。
具体的には,15の症状,12の根本原因,20のバグの修正パターンの分類法を構築し,23の論理コンポーネントと2つの主なアプリケーションシナリオの相関と分布を調査した。
本研究の結果から,9つの知見を提示し,その意義について考察し,FLフレームワークの開発者やセキュリティ研究者に対していくつかの提案を行った。
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