Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive Consensus-Based Model Update Validation

論文の概要: Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive Consensus-Based Model Update Validation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04803v1
Date: Tue, 5 Mar 2024 20:54:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 22:04:17.765385
Title: Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive Consensus-Based Model Update Validation
Title（参考訳）: アダプティブコンセンサスに基づくモデル更新検証による連合学習のセキュリティ向上
Authors: Zahir Alsulaimawi
Abstract要約: 本稿では,ラベルフリップ攻撃に対して,FL(Federated Learning)システムを構築するための高度なアプローチを提案する。本稿では,適応的しきい値設定機構と統合されたコンセンサスに基づく検証プロセスを提案する。以上の結果から,FLシステムのレジリエンスを高め,ラベルフリップ攻撃の顕著な緩和効果が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces an advanced approach for fortifying Federated Learning (FL) systems against label-flipping attacks. We propose a simplified consensus-based verification process integrated with an adaptive thresholding mechanism. This dynamic thresholding is designed to adjust based on the evolving landscape of model updates, offering a refined layer of anomaly detection that aligns with the real-time needs of distributed learning environments. Our method necessitates a majority consensus among participating clients to validate updates, ensuring that only vetted and consensual modifications are applied to the global model. The efficacy of our approach is validated through experiments on two benchmark datasets in deep learning, CIFAR-10 and MNIST. Our results indicate a significant mitigation of label-flipping attacks, bolstering the FL system's resilience. This method transcends conventional techniques that depend on anomaly detection or statistical validation by incorporating a verification layer reminiscent of blockchain's participatory validation without the associated cryptographic overhead. The innovation of our approach rests in striking an optimal balance between heightened security measures and the inherent limitations of FL systems, such as computational efficiency and data privacy. Implementing a consensus mechanism specifically tailored for FL environments paves the way for more secure, robust, and trustworthy distributed machine learning applications, where safeguarding data integrity and model robustness is critical.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベルフリッピング攻撃に対する連合学習(fl)システム強化のための先進的アプローチを提案する。適応しきい値設定機構を組み込んだ簡易なコンセンサスに基づく検証プロセスを提案する。この動的しきい値は、モデル更新の進化的な展望に基づいて調整され、分散学習環境のリアルタイムニーズに合わせて、洗練された異常検出層を提供するように設計されている。提案手法は,グローバルモデルに拒否的かつ合意的な修正のみを適用することを保証するため,参加顧客間での多数意見の一致が必要である。本手法の有効性は,ディープラーニングにおける2つのベンチマークデータセットであるCIFAR-10とMNISTを用いて検証した。 FLシステムのレジリエンスを高めるため,ラベルフリップ攻撃の顕著な緩和が示唆された。この方法は、暗号化オーバーヘッドを伴わないブロックチェーンの参加検証を思い出させる検証層を組み込むことで、異常検出や統計的検証に依存する従来の手法を超越する。当社のアプローチの革新は、セキュリティ対策の強化と、計算効率やデータプライバシといったFLシステム固有の制限との最適なバランスを保ちます。 fl環境用に特別に調整されたコンセンサスメカニズムの実装は、データの完全性とモデルのロバスト性を保護するために、よりセキュアで堅牢で信頼性の高い分散機械学習アプリケーションへの道を開く。

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