論文の概要: Position Paper: Assessing Robustness, Privacy, and Fairness in Federated Learning Integrated with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01857v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 19:26:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 00:07:51.574097
• Title: Position Paper: Assessing Robustness, Privacy, and Fairness in Federated Learning Integrated with Foundation Models
• Title（参考訳）: ポジションペーパー:基礎モデルと統合したフェデレーション学習におけるロバスト性、プライバシ、公正性の評価
• Authors: Xi Li, Jiaqi Wang
• Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)をフェデレートラーニング(FL)に統合することは、堅牢性、プライバシ、公正性の点で新しい問題をもたらす。 我々は、関連するトレードオフを分析し、この統合によってもたらされる脅威と問題を明らかにし、これらの課題をナビゲートするための一連の基準と戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.86957940261993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL), while a breakthrough in decentralized machine learning, contends with significant challenges such as limited data availability and the variability of computational resources, which can stifle the performance and scalability of the models. The integration of Foundation Models (FMs) into FL presents a compelling solution to these issues, with the potential to enhance data richness and reduce computational demands through pre-training and data augmentation. However, this incorporation introduces novel issues in terms of robustness, privacy, and fairness, which have not been sufficiently addressed in the existing research. We make a preliminary investigation into this field by systematically evaluating the implications of FM-FL integration across these dimensions. We analyze the trade-offs involved, uncover the threats and issues introduced by this integration, and propose a set of criteria and strategies for navigating these challenges. Furthermore, we identify potential research directions for advancing this field, laying a foundation for future development in creating reliable, secure, and equitable FL systems.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習のブレークスルーである一方で、データ可用性の制限や計算リソースの多様性といった重要な課題と競合し、モデルの性能とスケーラビリティを損なう可能性がある。 基盤モデル(fms)をflに統合することは、これらの問題に対する説得力のある解決策となり、データの豊かさを高め、事前トレーニングとデータ拡張を通じて計算要求を減らすことができる。 しかし、この定式化は堅牢性、プライバシ、公平性といった点で新しい問題をもたらしており、既存の研究では十分に解決されていない。 我々は,これらの次元におけるfm-fl統合の意義を体系的に評価することにより,この分野の予備的な調査を行う。 我々は、関連するトレードオフを分析し、この統合によってもたらされる脅威と問題を明らかにし、これらの課題をナビゲートするための一連の基準と戦略を提案する。 さらに,この分野を前進させるための潜在的な研究方向を特定し,信頼性・安全・公平なflシステムの構築に向けた今後の開発基盤を構築した。

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