論文の概要: Sentinel: An Aggregation Function to Secure Decentralized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08097v4
• Date: Wed, 4 Sep 2024 08:27:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 12:43:35.641957
• Title: Sentinel: An Aggregation Function to Secure Decentralized Federated Learning
• Title（参考訳）: Sentinel: 分散型フェデレーション学習をセキュアにするためのアグリゲーション機能
• Authors: Chao Feng, Alberto Huertas Celdrán, Janosch Baltensperger, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Gérôme Bovet, Burkhard Stiller,
• Abstract要約: Decentralized Federated Learning (DFL)は、協調モデルをトレーニングするための革新的なパラダイムとして登場し、単一障害点に対処する。 既存の防御機構は集中型FLのために設計されており、DFLの特異性を十分に活用していない。 この研究は、DFLの毒殺攻撃に対抗する防衛戦略であるSentinelを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.046402244232343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Decentralized Federated Learning (DFL) emerges as an innovative paradigm to train collaborative models, addressing the single point of failure limitation. However, the security and trustworthiness of FL and DFL are compromised by poisoning attacks, negatively impacting its performance. Existing defense mechanisms have been designed for centralized FL and they do not adequately exploit the particularities of DFL. Thus, this work introduces Sentinel, a defense strategy to counteract poisoning attacks in DFL. Sentinel leverages the accessibility of local data and defines a three-step aggregation protocol consisting of similarity filtering, bootstrap validation, and normalization to safeguard against malicious model updates. Sentinel has been evaluated with diverse datasets and data distributions. Besides, various poisoning attack types and threat levels have been verified. The results improve the state-of-the-art performance against both untargeted and targeted poisoning attacks when data follows an IID (Independent and Identically Distributed) configuration. Besides, under non-IID configuration, it is analyzed how performance degrades both for Sentinel and other state-of-the-art robust aggregation methods.
• Abstract（参考訳）: Decentralized Federated Learning (DFL)は、協調モデルをトレーニングするための革新的なパラダイムとして登場し、単一障害点に対処する。 しかし、FLとDFLの安全性と信頼性は、毒性攻撃によって損なわれ、その性能に悪影響を及ぼす。 既存の防御機構は集中型FLのために設計されており、DFLの特異性を十分に活用していない。 そこで本研究では,DFLの毒殺対策戦略であるSentinelを紹介した。 Sentinelはローカルデータのアクセシビリティを活用し、類似性のフィルタリング、ブートストラップ検証、悪意のあるモデル更新に対する保護のための正規化からなる3段階のアグリゲーションプロトコルを定義する。 Sentinelは多様なデータセットとデータ分散で評価されている。 毒の種類や脅威レベルも確認されている。 その結果、IID(Independent and Identically Distributed)設定に従えば、未ターゲットおよびターゲットの毒殺攻撃に対する最先端のパフォーマンスが向上する。 さらに、非IID構成下では、Sentinelと他の最先端のロバストアグリゲーション手法の両方でパフォーマンスが劣化するかを解析する。

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