論文の概要: Federated Learning: Attacks, Defenses, Opportunities, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06067v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 03:05:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 13:47:35.112323
- Title: Federated Learning: Attacks, Defenses, Opportunities, and Challenges
- Title（参考訳）: フェデレートラーニング - 攻撃、防衛、機会、課題
- Authors: Ghazaleh Shirvani, Saeid Ghasemshirazi, Behzad Beigzadeh,
- Abstract要約: AIの新しい時代の始まりは連邦学習(FL)だと考える人も多いが、まだ未熟である。
FLは、セキュリティとプライバシーに関する議論があるので、コミュニティの信頼を損なうことはなかった。
本研究はFLのセキュリティとプライバシ機能の完全な概要を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using dispersed data and training, federated learning (FL) moves AI capabilities to edge devices or does tasks locally. Many consider FL the start of a new era in AI, yet it is still immature. FL has not garnered the community's trust since its security and privacy implications are controversial. FL's security and privacy concerns must be discovered, analyzed, and recorded before widespread usage and adoption. A solid comprehension of risk variables allows an FL practitioner to construct a secure environment and provide researchers with a clear perspective of potential study fields, making FL the best solution in situations where security and privacy are primary issues. This research aims to deliver a complete overview of FL's security and privacy features to help bridge the gap between current federated AI and broad adoption in the future. In this paper, we present a comprehensive overview of the attack surface to investigate FL's existing challenges and defense measures to evaluate its robustness and reliability. According to our study, security concerns regarding FL are more frequent than privacy issues. Communication bottlenecks, poisoning, and backdoor attacks represent FL's privacy's most significant security threats. In the final part, we detail future research that will assist FL in adapting to real-world settings.
- Abstract（参考訳）: 分散データとトレーニングを使用することで、フェデレーション学習(FL)はAI機能をエッジデバイスに移行するか、ローカルにタスクを実行する。
FLがAIの新しい時代の始まりであると考える人も多いが、まだ未熟である。
FLは、セキュリティとプライバシーに関する議論があるので、コミュニティの信頼を損なうことはなかった。
FLのセキュリティとプライバシに関する懸念は、広く使われる前に発見され、分析され、記録されなければならない。
リスク変数のしっかりとした理解により、FL実践者は安全な環境を構築し、潜在的研究分野の明確な視点を研究者に提供することができ、セキュリティとプライバシが主要な問題である状況において、FLが最良の解決策となる。
この研究は、FLのセキュリティとプライバシ機能の完全な概要を提供し、現在のフェデレーションAIと将来の広範な採用とのギャップを埋めることを目的としている。
本稿では,FLの既存課題と防御対策を総合的に検討し,その堅牢性と信頼性を評価する。
われわれの研究によると、FLに関するセキュリティ上の懸念はプライバシーの問題よりも多い。
通信ボトルネック、中毒、バックドア攻撃は、FLのプライバシーの最も重要なセキュリティ上の脅威を表している。
最終部では、FLが現実世界の環境に適応するのを支援する将来の研究について詳述する。
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