論文の概要: Federated Unlearning: A Survey on Methods, Design Guidelines, and Evaluation Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05146v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 13:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:46.316134
• Title: Federated Unlearning: A Survey on Methods, Design Guidelines, and Evaluation Metrics
• Title（参考訳）: フェデレーテッド・アンラーニング:方法論,設計ガイドライン,評価指標に関する調査
• Authors: Nicolò Romandini, Alessio Mora, Carlo Mazzocca, Rebecca Montanari, Paolo Bellavista,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7456900944642686
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) enables collaborative training of a machine learning (ML) model across multiple parties, facilitating the preservation of users' and institutions' privacy by maintaining data stored locally. Instead of centralizing raw data, FL exchanges locally refined model parameters to build a global model incrementally. While FL is more compliant with emerging regulations such as the European General Data Protection Regulation (GDPR), ensuring the right to be forgotten in this context - allowing FL participants to remove their data contributions from the learned model - remains unclear. In addition, it is recognized that malicious clients may inject backdoors into the global model through updates, e.g., to generate mispredictions on specially crafted data examples. Consequently, there is the need for mechanisms that can guarantee individuals the possibility to remove their data and erase malicious contributions even after aggregation, without compromising the already acquired "good" knowledge. This highlights the necessity for novel federated unlearning (FU) algorithms, which can efficiently remove specific clients' contributions without full model retraining. This article provides background concepts, empirical evidence, and practical guidelines to design/implement efficient FU schemes. This study includes a detailed analysis of the metrics for evaluating unlearning in FL and presents an in-depth literature review categorizing state-of-the-art FU contributions under a novel taxonomy. Finally, we outline the most relevant and still open technical challenges, by identifying the most promising research directions in the field.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のパーティにまたがる機械学習(ML)モデルの協調トレーニングを可能にし、ローカルに保存されたデータを維持することで、ユーザのプライバシと機関のプライバシの保存を容易にする。 FLは、生データを集中する代わりに、局所的に洗練されたモデルパラメータを交換して、グローバルモデルを漸進的に構築する。 FLは欧州一般データ保護規則(GDPR)などの新たな規則に準拠しているが、この文脈で忘れられる権利を保証することは、FL参加者が学習モデルからデータコントリビューションを削除できるようにすることである。 さらに、悪意のあるクライアントが更新を通じてバックドアをグローバルモデルに注入し、特殊なデータ例の誤予測を生成することも認識されている。 結果として、既に取得した「良い」知識を妥協することなく、個人がデータを削除し、集約後も悪意のあるコントリビューションを消去する可能性を保証できるメカニズムが必要である。 これは、完全なモデルの再トレーニングなしに、特定のクライアントのコントリビューションを効率的に除去できる、新しいフェデレーション・アンラーニング(FU)アルゴリズムの必要性を強調している。 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。 本研究は、FLにおける未学習の評価指標を詳細に分析し、新しい分類法の下で、最先端のFU貢献を分類する詳細な文献レビューを提示する。 最後に、この分野でもっとも有望な研究方向を特定することによって、最も関連性があり、まだオープンな技術的課題を概説する。

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