論文の概要: zkFDL: An efficient and privacy-preserving decentralized federated
learning with zero knowledge proof
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04579v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 17:00:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 14:58:08.793002
- Title: zkFDL: An efficient and privacy-preserving decentralized federated
learning with zero knowledge proof
- Title（参考訳）: zkFDL: 知識証明をゼロとした効率的かつプライバシ保護型分散学習
- Authors: Mojtaba Ahmadi, Reza Nourmohammadi
- Abstract要約: フェデレート・リーン(FL)は、様々な分野の研究やビジネスで頻繁に用いられている。
本稿では,ZKPベースのアグリゲータ(zkDFL)を提案し,クライアントが大規模モデルパラメータを信頼性の高い集中型サーバと共有できるようにする。
ウェアラブルインターネットに関する公開データセットを通じて,我々の測定値を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.517233208696287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated leaning (FL) has been frequently used in various field of studies
and businesses. Traditional centralized FL systems suffer from serious issues.
To address these concerns, decentralized federated learning (DFL) systems have
been introduced in recent years in which with the help of blockchains, try to
achieve more integrity and efficiency. On the other hand, privacy-preserving is
an uncovered part of these systems. To address this, and also scaling the
blockchain-based computations, we propose a zero knowledge proof (ZKP) based
aggregator (zkDFL) that allows clients to share their large-scale model
parameters with a trusted centralized server without revealing their individual
data to other clients. We utilize blockchain technology to manage the
aggregation algorithm via smart contracts. The server performs a ZKP algorithm
to prove to the clients that the aggregation is done according to the accepted
algorithm. The server can also prove that all inputs of clients have been used.
We evaluate our measure through a public dataset about wearable internet of
things. As demonstrated by numerical evaluations, zkDFL introduces
verifiability of correctness of aggregation process and enhances the privacy
protection and scalability of DFL systems, while the gas cost has declined
significantly.
- Abstract（参考訳）: フェデレート・リーン(FL)は、様々な分野の研究やビジネスで頻繁に用いられている。
従来の集中型flシステムは深刻な問題を抱えている。
これらの懸念に対処するため、分散統合学習(DFL)システムが近年導入され、ブロックチェーンの助けを借りて、より完全性と効率性の向上を目指している。
一方、プライバシ保護はこれらのシステムの未発見部分である。
これを解決するために、ブロックチェーンベースの計算をスケールするために、クライアントが個々のデータを他のクライアントに公開することなく、信頼された集中型サーバと大規模モデルパラメータを共有できるゼロナレッジ証明(ZKP)ベースのアグリゲータ(zkDFL)を提案する。
ブロックチェーン技術を用いて,スマートコントラクトによる集約アルゴリズムを管理する。
サーバはZKPアルゴリズムを実行し、受信したアルゴリズムに従って集約が行われたことをクライアントに証明する。
サーバはまた、クライアントのすべての入力が使われたことを証明できる。
ウェアラブルインターネットに関する公開データセットを通じて,我々の測定値を評価する。
数値評価によって示されるように、zkdflは集約プロセスの正確性の検証可能性を導入し、dflシステムのプライバシー保護と拡張性を高め、ガスコストは大幅に減少している。
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