論文の概要: VFLAIR: A Research Library and Benchmark for Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09827v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 13:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 17:49:23.926066
• Title: VFLAIR: A Research Library and Benchmark for Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: VFLAIR: 垂直的フェデレーション学習のための研究ライブラリとベンチマーク
• Authors: Tianyuan Zou, Zixuan Gu, Yu He, Hideaki Takahashi, Yang Liu, Guangnan Ye, Ya-Qin Zhang
• Abstract要約: 垂直学習(VFL)は、同じグループのユーザの異なる特徴を持つ参加者が、生のデータやモデルパラメータを公開せずに協調トレーニングを達成できるようにする、協調トレーニングパラダイムとして登場した。 近年、VFLは研究の可能性や現実世界の応用に大きな注目を集めているが、様々な種類のデータ推論やバックドア攻撃の防衛など、依然として重大な課題に直面している。 我々は、様々なモデル、データセット、プロトコルによるVFLトレーニングと、攻撃と防御戦略の総合的な評価のための標準化されたモジュールをサポートする、フェデレーションで軽量なVFLフレームワークであるVFLAIRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.318415232323522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vertical Federated Learning (VFL) has emerged as a collaborative training paradigm that allows participants with different features of the same group of users to accomplish cooperative training without exposing their raw data or model parameters. VFL has gained significant attention for its research potential and real-world applications in recent years, but still faces substantial challenges, such as in defending various kinds of data inference and backdoor attacks. Moreover, most of existing VFL projects are industry-facing and not easily used for keeping track of the current research progress. To address this need, we present an extensible and lightweight VFL framework VFLAIR (available at https://github.com/FLAIR-THU/VFLAIR), which supports VFL training with a variety of models, datasets and protocols, along with standardized modules for comprehensive evaluations of attacks and defense strategies. We also benchmark 11 attacks and 8 defenses performance under different communication and model partition settings and draw concrete insights and recommendations on the choice of defense strategies for different practical VFL deployment scenario.
• Abstract（参考訳）: Vertical Federated Learning(VFL)は、同じグループの異なる機能を持つ参加者が、生のデータやモデルパラメータを公開せずに協調トレーニングを達成できるようにする、協調トレーニングパラダイムとして登場した。 近年、VFLは研究の可能性や現実世界の応用に大きな注目を集めているが、様々な種類のデータ推論やバックドア攻撃の防衛など、依然として重大な課題に直面している。 さらに、既存のvflプロジェクトのほとんどが業界向けであり、現在の研究進捗の追跡に簡単には使われていない。 このニーズに対処するために、私たちは、さまざまなモデル、データセット、プロトコルによるvflトレーニングをサポートする拡張可能で軽量なvflフレームワークvflair(https://github.com/flair-thu/vflairで利用可能)と、攻撃と防御戦略の包括的な評価のための標準モジュールを紹介します。 また、異なる通信およびモデル分割設定下での11攻撃と8防御性能をベンチマークし、異なる実用的なvfl展開シナリオに対する防衛戦略の選択に関する具体的な洞察と推奨事項を提示する。

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