論文の概要: A Survey on Federated Unlearning: Challenges, Methods, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20448v4
- Date: Tue, 16 Jul 2024 06:29:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 00:00:40.067234
- Title: A Survey on Federated Unlearning: Challenges, Methods, and Future Directions
- Title（参考訳）: フェデレーション・アンラーニングに関する調査 : 課題,方法,今後の方向性
- Authors: Ziyao Liu, Yu Jiang, Jiyuan Shen, Minyi Peng, Kwok-Yan Lam, Xingliang Yuan, Xiaoning Liu,
- Abstract要約: 近年、忘れられる権利(RTBF)の概念は、デジタル信頼とAI安全のためのデータプライバシの重要な側面となっている。
マシン・アンラーニング(MU)は、MLモデルによって識別可能な情報を選択的に排除できる、かなりの注目を集めている。
FUは、フェデレートされた学習環境におけるデータ消去の課題に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.90319100485268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, the notion of ``the right to be forgotten" (RTBF) has become a crucial aspect of data privacy for digital trust and AI safety, requiring the provision of mechanisms that support the removal of personal data of individuals upon their requests. Consequently, machine unlearning (MU) has gained considerable attention which allows an ML model to selectively eliminate identifiable information. Evolving from MU, federated unlearning (FU) has emerged to confront the challenge of data erasure within federated learning (FL) settings, which empowers the FL model to unlearn an FL client or identifiable information pertaining to the client. Nevertheless, the distinctive attributes of federated learning introduce specific challenges for FU techniques. These challenges necessitate a tailored design when developing FU algorithms. While various concepts and numerous federated unlearning schemes exist in this field, the unified workflow and tailored design of FU are not yet well understood. Therefore, this comprehensive survey delves into the techniques and methodologies in FU providing an overview of fundamental concepts and principles, evaluating existing federated unlearning algorithms, and reviewing optimizations tailored to federated learning. Additionally, it discusses practical applications and assesses their limitations. Finally, it outlines promising directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 近年、忘れられる権利(RTBF)の概念は、デジタル信頼とAI安全のためのデータプライバシの重要な側面となり、要求に応じて個人の個人データの削除をサポートするメカニズムの提供が求められている。
その結果、機械学習(MU)が注目され、MLモデルが識別可能な情報を選択的に排除することができるようになった。
MUから進化したFunderated Unlearning(FU)は、FLモデルにFLクライアントを解放する権限を与えるフェデレートラーニング(FL)設定におけるデータ消去の課題に直面している。
それでも、連合学習の特徴は、FU技術に固有の課題をもたらす。
これらの課題は、FUアルゴリズムを開発する際に適切な設計を必要とする。
この分野では、様々な概念や多くの非学習スキームが存在するが、統一ワークフローとFUのカスタマイズ設計はまだ十分に理解されていない。
そこで本研究では, FUにおける基礎概念と原則の概観, 既存のアンラーニングアルゴリズムの評価, フェデレーション学習に適した最適化の見直しなど, 手法と方法論を総合的に検討した。
さらに、実用的応用について検討し、その限界を評価する。
最後に、将来の研究への有望な方向性を概説する。
関連論文リスト
- Federated Unlearning: A Survey on Methods, Design Guidelines, and Evaluation Metrics [2.7456900944642686]
フェデレートアンラーニング(FU)アルゴリズムは、完全なモデルの再トレーニングなしに、クライアントのコントリビューションを効率的に除去する。
本稿では、背景概念、実証的証拠、効率的なFUスキームの設計・実装に関する実践的ガイドラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T13:26:19Z) - A Comprehensive Study on Model Initialization Techniques Ensuring
Efficient Federated Learning [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、分散とプライバシ保護の方法で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして登場した。
モデルに使用される手法の選択は、フェデレーション学習システムの性能、収束速度、通信効率、プライバシー保証において重要な役割を果たす。
本研究は,各手法のメリットとデメリットを慎重に比較,分類,記述し,さまざまなFLシナリオに適用性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-31T23:26:58Z) - A Survey of Federated Unlearning: A Taxonomy, Challenges and Future
Directions [71.16718184611673]
プライバシ保護のためのフェデレートラーニング(FL)の進化により、忘れられる権利を実装する必要性が高まっている。
選択的な忘れ方の実装は、その分散した性質のため、FLでは特に困難である。
Federated Unlearning(FU)は、データプライバシの必要性の増加に対応する戦略的ソリューションとして登場した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T01:34:33Z) - Deep Equilibrium Models Meet Federated Learning [71.57324258813675]
本研究では,従来の深層学習ネットワークの代わりにDeep Equilibrium(DEQ)モデルを用いて,フェデレートラーニング(FL)問題について検討する。
我々は、DECモデルをフェデレート学習フレームワークに組み込むことで、FLのいくつかのオープンな問題に自然に対処できると主張している。
我々の知る限りでは、この研究は、DECモデルとフェデレーションラーニングの関連性を確立する最初のものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T22:51:40Z) - A Survey of Trustworthy Federated Learning with Perspectives on
Security, Robustness, and Privacy [47.89042524852868]
Federated Learning (FL) は,さまざまな現実のシナリオに対して,有望なソリューションとして注目されている。
しかし、データの分離とプライバシーに関する課題は、FLシステムの信頼性を脅かす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-21T12:52:12Z) - Federated Learning and Meta Learning: Approaches, Applications, and
Directions [94.68423258028285]
本稿では,FL,メタラーニング,フェデレーションメタラーニング(FedMeta)について概観する。
他のチュートリアルと異なり、私たちの目標はFL、メタラーニング、FedMetaの方法論をどのように設計、最適化、進化させ、無線ネットワーク上で応用するかを探ることです。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T10:59:29Z) - VeriFi: Towards Verifiable Federated Unlearning [59.169431326438676]
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がプライベートデータを共有せずに強力なモデルを共同でトレーニングする、協調学習パラダイムである。
参加者を去るには、グローバルモデルからプライベートデータを削除するよう要求する権利がある。
フェデレートされた未学習と検証を統合した統合フレームワークであるVeriFiを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T12:20:02Z) - Federated Learning: Balancing the Thin Line Between Data Intelligence
and Privacy [0.0]
フェデレートされた学習は、断片化された機密データから学ぶ上で大きな可能性を秘めている。
本稿では,フェデレートラーニングの系統的概要と詳細な分類について述べる。
フェデレートラーニングにおける既存のセキュリティ課題について検討し、データ中毒、推論攻撃、モデル中毒攻撃のための確立した防御技術の概要について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-22T23:39:16Z) - RoFL: Attestable Robustness for Secure Federated Learning [59.63865074749391]
フェデレートラーニング(Federated Learning)により、多数のクライアントが、プライベートデータを共有することなく、ジョイントモデルをトレーニングできる。
クライアントのアップデートの機密性を保証するため、フェデレートラーニングシステムはセキュアなアグリゲーションを採用している。
悪意のあるクライアントに対する堅牢性を向上させるセキュアなフェデレート学習システムであるRoFLを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-07T15:42:49Z) - Federated Edge Learning : Design Issues and Challenges [1.916348196696894]
Federated Learning(FL)は分散機械学習技術であり、各デバイスはそのローカルトレーニングデータに基づいて勾配を独立に計算することで学習モデルに寄与する。
FLをネットワークエッジに実装することは、システムとデータの不均一性とリソースの制約のために難しい。
本稿では、今後の研究方向性の指針として、データ認識スケジューリングのための一般的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-31T19:56:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。