論文の概要: Enhancing Data Provenance and Model Transparency in Federated Learning
Systems -- A Database Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01451v1
- Date: Sun, 3 Mar 2024 09:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 21:30:29.132093
- Title: Enhancing Data Provenance and Model Transparency in Federated Learning
Systems -- A Database Approach
- Title（参考訳）: フェデレーション学習システムにおけるデータプロヴァンス向上とモデルの透明性 - データベースアプローチ
- Authors: Michael Gu, Ramasoumya Naraparaju, Dongfang Zhao
- Abstract要約: Federated Learning (FL)は、分散型エッジデバイス間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムを提供する。
これらの分散環境におけるデータの完全性とトレーサビリティの確保は、依然として重要な課題である。
FLシステムにおけるデータプロファイランスとモデルの透明性を高めるための最初のアプローチの1つを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2180726230978978
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) presents a promising paradigm for training machine
learning models across decentralized edge devices while preserving data
privacy. Ensuring the integrity and traceability of data across these
distributed environments, however, remains a critical challenge. The ability to
create transparent artificial intelligence, such as detailing the training
process of a machine learning model, has become an increasingly prominent
concern due to the large number of sensitive (hyper)parameters it utilizes;
thus, it is imperative to strike a reasonable balance between openness and the
need to protect sensitive information.
In this paper, we propose one of the first approaches to enhance data
provenance and model transparency in federated learning systems. Our
methodology leverages a combination of cryptographic techniques and efficient
model management to track the transformation of data throughout the FL process,
and seeks to increase the reproducibility and trustworthiness of a trained FL
model. We demonstrate the effectiveness of our approach through experimental
evaluations on diverse FL scenarios, showcasing its ability to tackle
accountability and explainability across the board.
Our findings show that our system can greatly enhance data transparency in
various FL environments by storing chained cryptographic hashes and client
model snapshots in our proposed design for data decoupled FL. This is made
possible by also employing multiple optimization techniques which enables
comprehensive data provenance without imposing substantial computational loads.
Extensive experimental results suggest that integrating a database subsystem
into federated learning systems can improve data provenance in an efficient
manner, encouraging secure FL adoption in privacy-sensitive applications and
paving the way for future advancements in FL transparency and security
features.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散型エッジデバイス間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムを提供する。
しかし、これらの分散環境におけるデータの完全性とトレーサビリティを保証することは、依然として重要な課題である。
機械学習モデルのトレーニングプロセスを詳細に記述するなど、透明な人工知能を作成する能力は、それが使用する多くの機密(ハイパー)パラメータによって、ますます注目されるようになり、オープンネスと機密情報を保護する必要性の間に合理的なバランスを取ることが不可欠になっている。
本稿では,フェデレート学習システムにおけるデータ証明とモデルの透明性を高めるための最初のアプローチの1つを提案する。
本手法は,暗号手法と効率的なモデル管理を組み合わせて,flプロセス全体のデータ変換を追跡し,訓練されたflモデルの再現性と信頼性を高めることを目的としている。
本手法の有効性は,様々なFLシナリオに対する実験的評価を通じて実証し,説明責任と説明責任に対処する能力を示す。
提案するデータ分離型flの設計では,連鎖暗号ハッシュとクライアントモデルスナップショットを格納することで,様々なfl環境におけるデータ透過性を大幅に向上できることを示す。
これはまた、かなりの計算負荷を伴わずに包括的データ証明を可能にする複数の最適化手法を採用することで可能となる。
大規模な実験結果から,データベースサブシステムをフェデレーション学習システムに統合することで,データのプロファイランスを効率よく向上し,プライバシに敏感なアプリケーションへのセキュアなFL導入を促進し,FL透過性とセキュリティ機能の将来的な進歩の道を開くことが示唆された。
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