論文の概要: Foundation Models in Federated Learning: Assessing Backdoor Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10375v3
• Date: Sat, 19 Apr 2025 03:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 16:15:55.730053
• Title: Foundation Models in Federated Learning: Assessing Backdoor Vulnerabilities
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングにおける基礎モデル - バックドアの脆弱性を評価する
• Authors: Xi Li, Chen Wu, Jiaqi Wang,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、プライバシを保存する機械学習フレームワークである。 Foundation Models(FM)は、クライアントデータ分散を模倣する合成データセットを生成することで、有望なソリューションを提供する。 しかし、FMとFLの相互作用は、ほとんど探索されていない新しい攻撃ベクトルを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.51922824730864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL), a privacy-preserving machine learning framework, faces significant data-related challenges. For example, the lack of suitable public datasets leads to ineffective information exchange, especially in heterogeneous environments with uneven data distribution. Foundation Models (FMs) offer a promising solution by generating synthetic datasets that mimic client data distributions, aiding model initialization and knowledge sharing among clients. However, the interaction between FMs and FL introduces new attack vectors that remain largely unexplored. This work therefore assesses the backdoor vulnerabilities exploiting FMs, where attackers exploit safety issues in FMs and poison synthetic datasets to compromise the entire system. Unlike traditional attacks, these new threats are characterized by their one-time, external nature, requiring minimal involvement in FL training. Given these uniqueness, current FL defense strategies provide limited robustness against this novel attack approach. Extensive experiments across image and text domains reveal the high susceptibility of FL to these novel threats, emphasizing the urgent need for enhanced security measures in FL in the era of FMs.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護機械学習フレームワークであるFederated Learning(FL)は、データ関連の重大な課題に直面している。 例えば、適切なパブリックデータセットの欠如は、特に不均一なデータ分布を持つ異種環境において、非効率な情報交換につながる。 Foundation Models(FM)は、クライアントデータ配布を模倣する合成データセットを生成し、モデルの初期化とクライアント間の知識共有を支援することによって、有望なソリューションを提供する。 しかし、FMとFLの相互作用は、ほとんど探索されていない新しい攻撃ベクトルを導入している。 この研究は、FMを悪用するバックドアの脆弱性を評価し、攻撃者はFMや有毒な合成データセットの安全問題を悪用してシステム全体に侵入する。 従来の攻撃とは異なり、これらの新たな脅威は、FLトレーニングへの最小限の関与を必要とする、一度限りの外部的な性質によって特徴づけられる。 これらの特異性から、現在のFL防衛戦略は、この新たな攻撃アプローチに対して限られた堅牢性を提供する。 画像領域とテキスト領域にわたる大規模な実験により、これらの新たな脅威に対するFLの高い感受性が明らかとなり、FMの時代におけるFLのセキュリティ対策強化の必要性が強調された。

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