論文の概要: Kick Bad Guys Out! Zero-Knowledge-Proof-Based Anomaly Detection in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04055v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 07:09:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 23:18:07.785948
• Title: Kick Bad Guys Out! Zero-Knowledge-Proof-Based Anomaly Detection in Federated Learning
• Title（参考訳）: 悪い奴を蹴飛ばせ! フェデレーション学習におけるゼロ知識に基づく異常検出
• Authors: Shanshan Han, Wenxuan Wu, Baturalp Buyukates, Weizhao Jin, Yuhang Yao, Qifan Zhang, Salman Avestimehr, Chaoyang He
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)システムは、有害なローカルモデルを提出する悪意のあるクライアントに対して脆弱である。 本稿では,次のような特徴を持つ最先端の異常検出手法を提案する。 提案手法の優れた性能を広範な実験で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.028996086241268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) systems are vulnerable to malicious clients that submit poisoned local models to achieve their adversarial goals, such as preventing the convergence of the global model or inducing the global model to misclassify some data. Many existing defense mechanisms are impractical in real-world FL systems, as they require prior knowledge of the number of malicious clients or rely on re-weighting or modifying submissions. This is because adversaries typically do not announce their intentions before attacking, and re-weighting might change aggregation results even in the absence of attacks. To address these challenges in real FL systems, this paper introduces a cutting-edge anomaly detection approach with the following features: i) Detecting the occurrence of attacks and performing defense operations only when attacks happen; ii) Upon the occurrence of an attack, further detecting the malicious client models and eliminating them without harming the benign ones; iii) Ensuring honest execution of defense mechanisms at the server by leveraging a zero-knowledge proof mechanism. We validate the superior performance of the proposed approach with extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)システムは、グローバルモデルの収束を防ぎ、一部のデータを誤分類するようにグローバルモデルを誘導するなど、敵の目標を達成するために有害なローカルモデルを送信する悪意のあるクライアントに対して脆弱である。 既存の防御機構の多くは実世界のflシステムでは非現実的であり、悪意のあるクライアントの数を事前に知る必要がある。 これは、敵は通常攻撃前に意図を公表せず、再重み付けは攻撃がなくても集約結果を変更する可能性があるためである。 実際のflシステムにおけるこれらの課題に対処するため,本稿では,最先端の異常検出手法を紹介する。 一 攻撃が発生したときのみ、攻撃の発生を検知し、防衛活動を行うこと。 二 攻撃があつたときは、更に悪意のあるクライアントモデルを検知し、無害なクライアントに危害を加えることなく排除すること。 三 ゼロ知識証明機構を利用して、サーバにおける防御機構の正直な実行を確保すること。 提案手法の優れた性能を広範囲な実験により検証した。

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