論文の概要: Addressing Membership Inference Attack in Federated Learning with Model Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17750v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 08:33:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-09 00:42:23.810691
• Title: Addressing Membership Inference Attack in Federated Learning with Model Compression
• Title（参考訳）: モデル圧縮によるフェデレーション学習における会員推論攻撃の対応
• Authors: Gergely Dániel Németh, Miguel Ángel Lozano, Novi Quadrianto, Nuria Oliver,
• Abstract要約: 機械学習のプライバシ保護ソリューションとしてフェデレートラーニング(FL)が提案されている。 最近の研究によると、FLはメンバーシップ推論攻撃によってプライベートクライアントデータを漏洩させることができる。 これらの攻撃の有効性は、クライアントのデータセットのサイズとモデルの複雑さと負の相関関係があることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.842172558292027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has been proposed as a privacy-preserving solution for machine learning. However, recent works have reported that FL can leak private client data through membership inference attacks. In this paper, we show that the effectiveness of these attacks on the clients negatively correlates with the size of the client's datasets and model complexity. Based on this finding, we study the capabilities of model-agnostic Federated Learning to preserve privacy, as it enables the use of models of varying complexity in the clients. To systematically study this topic, we first propose a taxonomy of model-agnostic FL methods according to the strategies adopted by the clients to select the sub-models from the server's model. This taxonomy provides a framework for existing model-agnostic FL approaches and leads to the proposal of new FL methods to fill the gaps in the taxonomy. Next, we analyze the privacy-performance trade-off of all the model-agnostic FL architectures as per the proposed taxonomy when subjected to 3 different membership inference attacks on the CIFAR-10 and CIFAR-100 vision datasets. In our experiments, we find that randomness in the strategy used to select the server's sub-model to train the clients' models can control the clients' privacy while keeping competitive performance on the server's side.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のプライバシ保護ソリューションとしてフェデレートラーニング(FL)が提案されている。 しかし、最近の研究報告では、FLはメンバーシップ推論攻撃によってプライベートクライアントデータを漏洩させることができると報告されている。 本稿では、クライアントに対するこれらの攻撃の有効性は、クライアントのデータセットのサイズとモデルの複雑さに負の相関関係があることを示す。 そこで本研究では,モデルに依存しないフェデレーションラーニング(Federated Learning,Federated Learning,Federated Learning,Federated Learning)のプライバシ保護能力について検討する。 本研究は,まず,サーバモデルからサブモデルを選択するためのクライアントの戦略に従って,モデルに依存しないFLメソッドの分類法を提案する。 この分類学は、既存のモデルに依存しないFLアプローチの枠組みを提供し、分類のギャップを埋めるための新しいFL手法の提案につながる。 次に、CIFAR-10およびCIFAR-100ビジョンデータセットに対する3つの異なるメンバーシップ推論攻撃を受けると、提案した分類基準に従って、モデルに依存しないFLアーキテクチャのプライバシパフォーマンストレードオフを分析する。 実験では,クライアントのモデルを訓練するためにサーバのサブモデルを選択する戦略におけるランダム性が,サーバ側の競争性能を維持しながらクライアントのプライバシを制御できることが判明した。

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