Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedQV: Leveraging Quadratic Voting in Federated Learning

論文の概要: FedQV: Leveraging Quadratic Voting in Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01168v2
Date: Tue, 9 Apr 2024 07:46:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 19:47:12.934597
Title: FedQV: Leveraging Quadratic Voting in Federated Learning
Title（参考訳）: FedQV: フェデレートラーニングにおける二次投票の活用
Authors: Tianyue Chu, Nikolaos Laoutaris,
Abstract要約: 本稿では,2次投票方式に基づく新しい集約アルゴリズムであるFedQVを提案する。我々は、FedQVとビザンチンの不正なプライバシー保護機構を組み合わせることで、毒性攻撃とプライバシー攻撃の両方に対する堅牢性を高めることができることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4554686192257424
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) permits different parties to collaboratively train a global model without disclosing their respective local labels. A crucial step of FL, that of aggregating local models to produce the global one, shares many similarities with public decision-making, and elections in particular. In that context, a major weakness of FL, namely its vulnerability to poisoning attacks, can be interpreted as a consequence of the one person one vote (henceforth 1p1v) principle underpinning most contemporary aggregation rules. In this paper, we propose FedQV, a novel aggregation algorithm built upon the quadratic voting scheme, recently proposed as a better alternative to 1p1v-based elections. Our theoretical analysis establishes that FedQV is a truthful mechanism in which bidding according to one's true valuation is a dominant strategy that achieves a convergence rate that matches those of state-of-the-art methods. Furthermore, our empirical analysis using multiple real-world datasets validates the superior performance of FedQV against poisoning attacks. It also shows that combining FedQV with unequal voting ``budgets'' according to a reputation score increases its performance benefits even further. Finally, we show that FedQV can be easily combined with Byzantine-robust privacy-preserving mechanisms to enhance its robustness against both poisoning and privacy attacks.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、それぞれのローカルラベルを開示することなく、異なるパーティが協力してグローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。 FLの重要なステップは、地域のモデルを集約してグローバルなモデルを生産することであり、公共の意思決定や選挙と多くの類似点を共有している。その文脈では、FLの重大な弱点、すなわち、その毒性攻撃に対する脆弱性は、1人の投票者(以下1p1v)原則の結果として、ほとんどの同時代のアグリゲーションルールを支えていると解釈できる。本稿では,2次投票方式に基づく新しい集計アルゴリズムであるFedQVを提案する。我々の理論的分析は、FedQVが、その人の真の価値に基づく入札が、最先端の手法に匹敵する収束率を達成する支配的な戦略である、という真理的なメカニズムであることを証明している。さらに,複数の実世界のデータセットを用いた実証分析により,フェドQVの毒性攻撃に対する優れた性能が検証された。また、評価スコアに従って、FedQVと不平等な投票「予算」を組み合わせることで、パフォーマンス上のメリットがさらに高くなることも示している。最後に、FedQVはビザンチン汚染のプライバシー保護機構と簡単に組み合わせて、毒性攻撃とプライバシー攻撃の両方に対する堅牢性を高めることができることを示す。

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