論文の概要: Differentially-Private Hierarchical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11592v3
• Date: Sun, 28 Apr 2024 18:27:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:55:37.288416
• Title: Differentially-Private Hierarchical Federated Learning
• Title（参考訳）: 差分生産型階層型フェデレーションラーニング
• Authors: Frank Po-Chen Lin, Christopher Brinton,
• Abstract要約: 階層型アンダーライン インダーライン インダーライン インダーライン プリビティ (tt H$2$FDP) を提案する。 tt H$2$FDPは、階層ネットワークにおけるプライバシーとパフォーマンスを協調的に最適化するためのDP強化FL手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6629765271909505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While federated learning (FL) eliminates the transmission of raw data over a network, it is still vulnerable to privacy breaches from the communicated model parameters. In this work, we propose \underline{H}ierarchical \underline{F}ederated Learning with \underline{H}ierarchical \underline{D}ifferential \underline{P}rivacy ({\tt H$^2$FDP}), a DP-enhanced FL methodology for jointly optimizing privacy and performance in hierarchical networks. Building upon recent proposals for Hierarchical Differential Privacy (HDP), one of the key concepts of {\tt H$^2$FDP} is adapting DP noise injection at different layers of an established FL hierarchy -- edge devices, edge servers, and cloud servers -- according to the trust models within particular subnetworks. We conduct a comprehensive analysis of the convergence behavior of {\tt H$^2$FDP}, revealing conditions on parameter tuning under which the training process converges sublinearly to a finite stationarity gap that depends on the network hierarchy, trust model, and target privacy level. Leveraging these relationships, we develop an adaptive control algorithm for {\tt H$^2$FDP} that tunes properties of local model training to minimize communication energy, latency, and the stationarity gap while striving to maintain a sub-linear convergence rate and meet desired privacy criteria. Subsequent numerical evaluations demonstrate that {\tt H$^2$FDP} obtains substantial improvements in these metrics over baselines for different privacy budgets, and validate the impact of different system configurations.
• Abstract（参考訳）: FL(Federated Learning)は、ネットワーク上の生データの送信を排除しますが、通信されたモデルパラメータからのプライバシー侵害に対して脆弱です。 本稿では,階層型ネットワークにおけるプライバシーとパフォーマンスを協調的に最適化するDP強化FL手法である \underline{H}ierarchical \underline{F}ederated Learning with \underline{H}ierarchical \underline{D}ifferential \underline{P}rivacy ({\tt H$^2$FDP})を提案する。 特定のサブネットワーク内の信頼モデルによると、階層微分プライバシー(HDP)に関する最近の提案に基づいて、 {\tt H$^2$FDP}の重要な概念の1つは、確立されたFL階層(エッジデバイス、エッジサーバ、クラウドサーバ)の異なる層にDPノイズ注入を適用することである。 本研究では,ネットワーク階層や信頼モデル,対象のプライバシレベルに依存する有限な定常性ギャップに対して,トレーニングプロセスがサブライン的に収束するパラメータチューニングの条件を明らかにする。 これらの関係を利用して、局所モデルトレーニングの特性を調整し、通信エネルギー、レイテンシ、定常性ギャップを最小限に抑えつつ、サブ線形収束率を維持し、所望のプライバシー基準を満たすように適応制御アルゴリズムを開発する。 その後の数値評価では、異なるプライバシ予算に対する基準よりも、これらの指標が大幅に改善され、異なるシステム構成の影響が検証された。

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