論文の概要: Evaluating Membership Inference Attacks and Defenses in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06289v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 09:58:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 17:32:18.049529
• Title: Evaluating Membership Inference Attacks and Defenses in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習における会員推論攻撃と防衛の評価
• Authors: Gongxi Zhu, Donghao Li, Hanlin Gu, Yuxing Han, Yuan Yao, Lixin Fan, Qiang Yang
• Abstract要約: 会員推論攻撃(MIA)は、連合学習におけるプライバシー保護への脅威を増大させる。 本稿では,既存のMIAと対応する防衛戦略の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.080346952364884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Membership Inference Attacks (MIAs) pose a growing threat to privacy preservation in federated learning. The semi-honest attacker, e.g., the server, may determine whether a particular sample belongs to a target client according to the observed model information. This paper conducts an evaluation of existing MIAs and corresponding defense strategies. Our evaluation on MIAs reveals two important findings about the trend of MIAs. Firstly, combining model information from multiple communication rounds (Multi-temporal) enhances the overall effectiveness of MIAs compared to utilizing model information from a single epoch. Secondly, incorporating models from non-target clients (Multi-spatial) significantly improves the effectiveness of MIAs, particularly when the clients' data is homogeneous. This highlights the importance of considering the temporal and spatial model information in MIAs. Next, we assess the effectiveness via privacy-utility tradeoff for two type defense mechanisms against MIAs: Gradient Perturbation and Data Replacement. Our results demonstrate that Data Replacement mechanisms achieve a more optimal balance between preserving privacy and maintaining model utility. Therefore, we recommend the adoption of Data Replacement methods as a defense strategy against MIAs. Our code is available in https://github.com/Liar-Mask/FedMIA.
• Abstract（参考訳）: 会員推論攻撃(MIA)は、連合学習におけるプライバシー保護への脅威を増大させる。 例えば、サーバは、観測されたモデル情報に基づいて、特定のサンプルがターゲットクライアントに属しているかどうかを判定することができる。 本稿では,既存のMIAと対応する防衛戦略の評価を行う。 MIAに関する評価では,MIAの傾向について2つの重要な知見が得られた。 まず、複数の通信ラウンド(Multi-temporal)からモデル情報を組み合わせることで、単一のエポックからモデル情報を利用するよりも、MIAの全体的な効果を高める。 第二に、非ターゲットクライアント(Multi-spatial)からのモデルの導入は、特にクライアントのデータが均質である場合、MIAの有効性を著しく向上させる。 このことは、MIAにおける時間的および空間的モデル情報を考えることの重要性を強調している。 次に、MIAに対する2種類の防御機構であるグラディエント摂動とデータ置換の有効性を評価する。 以上の結果から,データ置換機構は,プライバシ保護とモデルユーティリティ維持のバランスを,より最適なものにすることを示す。 そこで我々は,MIAに対する防衛戦略として,データ置換方式の採用を推奨する。 私たちのコードはhttps://github.com/Liar-Mask/FedMIA.comで利用可能です。

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