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/2310.04055v5
• Date: Sat, 17 May 2025 00:30:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.103484
• 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: フェデレートラーニング(FL)システムは、モデル中毒やバックドア攻撃などの敵攻撃に対して脆弱である。 本研究では,実用FLシナリオに特化して設計された新しい異常検出手法を提案する。 本手法では,2段階の条件付き検出機構を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.078088272837068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) systems are vulnerable to adversarial attacks, such as model poisoning and backdoor attacks. However, existing defense mechanisms often fall short in real-world settings due to key limitations: they may rely on impractical assumptions, introduce distortions by modifying aggregation functions, or degrade model performance even in benign scenarios. To address these issues, we propose a novel anomaly detection method designed specifically for practical FL scenarios. Our approach employs a two-stage, conditionally activated detection mechanism: cross-round check first detects whether suspicious activity has occurred, and, if warranted, a cross-client check filters out malicious participants. This mechanism preserves utility while avoiding unrealistic assumptions. Moreover, to ensure the transparency and integrity of the defense mechanism, we incorporate zero-knowledge proofs, enabling clients to verify the detection without relying solely on the server's goodwill. To the best of our knowledge, this is the first method to bridge the gap between theoretical advances in FL security and the demands of real-world deployment. Extensive experiments across diverse tasks and real-world edge devices demonstrate the effectiveness of our method over state-of-the-art defenses.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)システムは、モデル中毒やバックドア攻撃などの敵攻撃に対して脆弱である。 しかし、既存の防御機構は、重要な制約のために現実世界では不足することが多く、非現実的な仮定に依存したり、アグリゲーション関数を変更して歪みを導入したり、良質なシナリオでもモデル性能を低下させたりすることができる。 これらの問題に対処するために,実用FLシナリオに特化して設計された新しい異常検出手法を提案する。 クロスラウンドチェックは、まず不審な活動があったかどうかを検知し、もし保証された場合、クロスクライアントチェックは悪意のある参加者をフィルタリングする。 このメカニズムは非現実的な仮定を避けながら実用性を維持する。 さらに,防御機構の透明性と整合性を確保するため,クライアントがサーバの善意に頼らずに検出を検証できるように,ゼロ知識証明を取り入れた。 我々の知る限りでは、FLセキュリティの理論的進歩と実際の展開の要求とのギャップを埋める最初の方法である。 多様なタスクや実世界のエッジデバイスにわたる大規模な実験は、最先端の防御に対する我々の方法の有効性を実証している。

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