論文の概要: zkFL: Zero-Knowledge Proof-based Gradient Aggregation for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02554v4
• Date: Fri, 10 May 2024 19:31:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:12:47.409740
• Title: zkFL: Zero-Knowledge Proof-based Gradient Aggregation for Federated Learning
• Title（参考訳）: zkFL:フェデレートラーニングのためのゼロ知識証明に基づくグラディエントアグリゲーション
• Authors: Zhipeng Wang, Nanqing Dong, Jiahao Sun, William Knottenbelt, Yike Guo,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、中央アグリゲータのオーケストレーションの下で、複数の分散クライアントが協力してモデルをトレーニングできる機械学習パラダイムである。 従来のFLは、クライアントのコホートを正直に形成する中心集合体の信頼前提に依存している。 我々は、ゼロ知識証明を利用して、トレーニングモデル集約プロセス中に悪意あるアグリゲータの問題に取り組むzkFLを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.086807746204597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a machine learning paradigm, which enables multiple and decentralized clients to collaboratively train a model under the orchestration of a central aggregator. FL can be a scalable machine learning solution in big data scenarios. Traditional FL relies on the trust assumption of the central aggregator, which forms cohorts of clients honestly. However, a malicious aggregator, in reality, could abandon and replace the client's training models, or insert fake clients, to manipulate the final training results. In this work, we introduce zkFL, which leverages zero-knowledge proofs to tackle the issue of a malicious aggregator during the training model aggregation process. To guarantee the correct aggregation results, the aggregator provides a proof per round, demonstrating to the clients that the aggregator executes the intended behavior faithfully. To further reduce the verification cost of clients, we use blockchain to handle the proof in a zero-knowledge way, where miners (i.e., the participants validating and maintaining the blockchain data) can verify the proof without knowing the clients' local and aggregated models. The theoretical analysis and empirical results show that zkFL achieves better security and privacy than traditional FL, without modifying the underlying FL network structure or heavily compromising the training speed.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、中央アグリゲータのオーケストレーションの下で、複数の分散クライアントが協力してモデルをトレーニングできる機械学習パラダイムである。 FLは、ビッグデータシナリオにおけるスケーラブルな機械学習ソリューションである。 従来のFLは、クライアントのコホートを正直に形成する中心集合体の信頼前提に依存している。 しかし、悪意のあるアグリゲータは、実際には、クライアントのトレーニングモデルを捨てて置き換えたり、フェイククライアントを挿入したりして、最終的なトレーニング結果を操作することができる。 そこで本研究では,ゼロ知識証明を利用したzkFLを導入し,トレーニングモデル集約プロセスにおける悪意あるアグリゲータの問題に対処する。 正しい集計結果を保証するため、アグリゲータはラウンド毎の証明を提供し、アグリゲータが意図した振る舞いを忠実に実行することを示す。 クライアントの検証コストをさらに削減するために、ブロックチェーンを使用して証明をゼロ知識で処理します。そこでは、マイナ(すなわち、ブロックチェーンデータの検証とメンテナンスを行う参加者)が、クライアントのローカルモデルや集約モデルを知ることなく、証明を検証できます。 理論的解析と実証結果から、zkFLは基礎となるFLネットワーク構造を変更したり、トレーニング速度を著しく向上させることなく、従来のFLよりも優れたセキュリティとプライバシを実現することが示された。

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