論文の概要: Towards Attack-tolerant Federated Learning via Critical Parameter Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09318v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 05:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 14:28:44.675636
• Title: Towards Attack-tolerant Federated Learning via Critical Parameter Analysis
• Title（参考訳）: 臨界パラメータ解析による攻撃耐性フェデレーション学習に向けて
• Authors: Sungwon Han, Sungwon Park, Fangzhao Wu, Sundong Kim, Bin Zhu, Xing Xie and Meeyoung Cha
• Abstract要約: フェデレートされた学習システムは、悪意のあるクライアントが中央サーバーに誤ったアップデートを送信すると、攻撃を害するおそれがある。 本稿では,新たな防衛戦略であるFedCPA(Federated Learning with critical Analysis)を提案する。 攻撃耐性凝集法は, 有害局所モデルでは有毒局所モデルでは有毒局所モデルでは有毒局所モデルでは有毒局所モデルでは有毒局所モデルでは有毒局所モデルでは有毒であるのに対し, 類似したトップkおよびボトムk臨界パラメータを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.41873993551332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is used to train a shared model in a decentralized way without clients sharing private data with each other. Federated learning systems are susceptible to poisoning attacks when malicious clients send false updates to the central server. Existing defense strategies are ineffective under non-IID data settings. This paper proposes a new defense strategy, FedCPA (Federated learning with Critical Parameter Analysis). Our attack-tolerant aggregation method is based on the observation that benign local models have similar sets of top-k and bottom-k critical parameters, whereas poisoned local models do not. Experiments with different attack scenarios on multiple datasets demonstrate that our model outperforms existing defense strategies in defending against poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、クライアントがプライベートデータを共有することなく、分散した方法で共有モデルをトレーニングするために使用される。 フェデレーション学習システムは、悪意のあるクライアントが中央サーバに誤った更新を送信すると、毒殺の恐れがある。 既存の防衛戦略は、非IIDデータ設定では効果がない。 本稿では,新たな防衛戦略であるFedCPA(Federated Learning with Critical Parameter Analysis)を提案する。 本手法は,有毒な局所モデルがそうでないのに対して,良性局所モデルではトップkおよびボトムkの臨界パラメータのセットが類似しているという観測に基づく。 複数のデータセット上で異なる攻撃シナリオを持つ実験によって、我々のモデルは、毒殺攻撃を防御する既存の防御戦略よりも優れています。

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