論文の概要: Blockchain-enabled Trustworthy Federated Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15917v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 07:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 15:53:34.490382
• Title: Blockchain-enabled Trustworthy Federated Unlearning
• Title（参考訳）: ブロックチェーン対応のフェデレートアンラーニング
• Authors: Yijing Lin, Zhipeng Gao, Hongyang Du, Jinke Ren, Zhiqiang Xie, Dusit Niyato
• Abstract要約: フェデレートアンラーニング(Federated Unlearning)は、分散クライアントのデータオーナシップを保護するための、有望なパラダイムである。 既存の作業では、分散クライアントからの履歴モデルパラメータを保持するために、中央サーバが必要である。 本稿では,ブロックチェーンによる信頼性の高いフェデレーションアンラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.01101423318312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated unlearning is a promising paradigm for protecting the data ownership of distributed clients. It allows central servers to remove historical data effects within the machine learning model as well as address the "right to be forgotten" issue in federated learning. However, existing works require central servers to retain the historical model parameters from distributed clients, such that allows the central server to utilize these parameters for further training even, after the clients exit the training process. To address this issue, this paper proposes a new blockchain-enabled trustworthy federated unlearning framework. We first design a proof of federated unlearning protocol, which utilizes the Chameleon hash function to verify data removal and eliminate the data contributions stored in other clients' models. Then, an adaptive contribution-based retraining mechanism is developed to reduce the computational overhead and significantly improve the training efficiency. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework can achieve a better data removal effect than the state-of-the-art frameworks, marking a significant stride towards trustworthy federated unlearning.
• Abstract（参考訳）: フェデレートアンラーニングは、分散クライアントのデータオーナシップを保護するための有望なパラダイムである。 これにより、中央サーバは、機械学習モデル内の履歴データの影響を取り除き、連合学習における"忘れられる権利"問題に対処することができる。 しかし、既存の作業では、中央サーバが分散クライアントから履歴モデルパラメータを保持する必要があるため、クライアントがトレーニングプロセスを離れた後であっても、中央サーバはこれらのパラメータを使用してさらなるトレーニングを行うことができる。 この問題に対処するために、新しいブロックチェーン対応の信頼できるフェデレーションアンラーニングフレームワークを提案する。 まず、Chameleonハッシュ関数を用いて、他のクライアントのモデルに格納されているデータの削除と削除を行うフェデレーションアンラーニングプロトコルの証明を設計する。 そして、計算オーバーヘッドを低減し、訓練効率を大幅に向上させる適応貢献型再訓練機構を開発した。 広範な実験により、提案されたフレームワークが最先端のフレームワークよりも優れたデータ削除効果を達成できることが示され、信頼できる連合学習への大きな一歩となった。

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