論文の概要: Kick Bad Guys Out! Conditionally Activated Anomaly Detection in Federated Learning with Zero-Knowledge Proof Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04055v4
• Date: Mon, 07 Oct 2024 20:22:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:50.772488
• Title: Kick Bad Guys Out! Conditionally Activated Anomaly Detection in Federated Learning with Zero-Knowledge Proof Verification
• Title（参考訳）: ゼロ知識証明を用いたフェデレーション学習における条件付アクティベート異常検出
• Authors: Shanshan Han, Wenxuan Wu, Baturalp Buyukates, Weizhao Jin, Qifan Zhang, Yuhang Yao, Salman Avestimehr, Chaoyang He,
• Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(FL)システムは敵の攻撃を受けやすい。 現在の防衛方式は現実世界のFLシステムでは実用的ではないことが多い。 本稿では,現実のFLシステムを対象とした新しい異常検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.078088272837068
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) systems are susceptible to adversarial attacks, where malicious clients submit poisoned models to disrupt the convergence or plant backdoors that cause the global model to misclassify some samples. Current defense methods are often impractical for real-world FL systems, as they either rely on unrealistic prior knowledge or cause accuracy loss even in the absence of attacks. Furthermore, these methods lack a protocol for verifying execution, leaving participants uncertain about the correct execution of the mechanism. To address these challenges, we propose a novel anomaly detection strategy that is designed for real-world FL systems. Our approach activates the defense only when potential attacks are detected, and enables the removal of malicious models without affecting the benign ones. Additionally, we incorporate zero-knowledge proofs to ensure the integrity of the proposed defense mechanism. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in enhancing FL system security against a comprehensive set of adversarial attacks in various ML tasks.
• Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)システムは、悪意のあるクライアントが汚染されたモデルを提出して収束を妨害したり、世界的モデルがいくつかのサンプルを誤分類する原因となるバックドアを植え付けるという、敵対的な攻撃の影響を受けやすい。 現在の防衛方法は、非現実的な事前知識に依存するか、攻撃がなくても精度の低下を引き起こすため、現実のFLシステムでは実用的ではないことが多い。 さらに、これらの手法には、実行を検証するためのプロトコルが欠如しており、参加者はメカニズムの正しい実行について不確実なままである。 これらの課題に対処するために,現実のFLシステム向けに設計された新しい異常検出戦略を提案する。 本手法は,潜在的な攻撃が検出された場合にのみ防御を活性化し,悪質な攻撃に影響を及ぼすことなく悪意あるモデルの除去を可能にする。 さらに、ゼロ知識証明を組み込んで、提案した防御機構の整合性を確保する。 各種MLタスクにおける包括的敵攻撃に対するFLシステムのセキュリティ向上に対するアプローチの有効性を実験的に検証した。

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