論文の概要: ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local Iterations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10457v2
• Date: Thu, 21 Sep 2023 14:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 18:42:46.324929
• Title: ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local Iterations
• Title（参考訳）: ALI-DPFL:適応的局所反復による個人的フェデレーション学習
• Authors: Xinpeng Ling, Jie Fu, Kuncan Wang, Haitao Liu, Zhili Chen
• Abstract要約: Federated Learning (FL) は分散機械学習技術である。 敵は推測攻撃によって 個々の情報を推測できる ディファレンシャルプライバシ(DP)は、このような攻撃を防ぐためにFLで広く利用されている。 資源制約のあるシナリオにおいて、差分プライベートなフェデレーション学習を考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.227024132603123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a distributed machine learning technique that allows model training among multiple devices or organizations by sharing training parameters instead of raw data. However, adversaries can still infer individual information through inference attacks (e.g. differential attacks) on these training parameters. As a result, Differential Privacy (DP) has been widely used in FL to prevent such attacks. We consider differentially private federated learning in a resource-constrained scenario, where both privacy budget and communication round are constrained. By theoretically analyzing the convergence, we can find the optimal number of differentially private local iterations for clients between any two sequential global updates. Based on this, we design an algorithm of differentially private federated learning with adaptive local iterations (ALI-DPFL). We experiment our algorithm on the FashionMNIST and CIFAR10 datasets, and demonstrate significantly better performances than previous work in the resource-constraint scenario.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、データではなくトレーニングパラメータを共有することで、複数のデバイスや組織間のモデルトレーニングを可能にする分散機械学習技術である。 しかし、敵はこれらの訓練パラメータの推論攻撃(例えば差分攻撃)を通じて個人情報を推論することができる。 その結果、ディファレンシャルプライバシ(dp)はそのような攻撃を防ぐためにflで広く使われている。 我々は、プライバシ予算とコミュニケーションラウンドの両方に制約があるリソース制約のあるシナリオにおいて、差分プライベートなフェデレーション学習を考察する。 この収束を理論的に解析することで、2つの逐次的なグローバル更新の間のクライアントに対する微分プライベートなローカルイテレーションの最適な数を見つけることができる。 そこで我々は,適応型局所反復法 (ALI-DPFL) を用いた差分プライベート・フェデレーション学習アルゴリズムを設計した。 fashionmnistとcifar10データセットでアルゴリズムを実験し、リソース・コンストラクティブ・シナリオにおける以前の作業よりも大幅に優れた性能を示す。

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