論文の概要: Securing Federated Learning with Control-Flow Attestation: A Novel Framework for Enhanced Integrity and Resilience against Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10005v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 04:03:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 18:38:56.691134
• Title: Securing Federated Learning with Control-Flow Attestation: A Novel Framework for Enhanced Integrity and Resilience against Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 制御フロー検証によるフェデレーション学習のセキュア化: 敵攻撃に対する統合性とレジリエンスを高めるための新しいフレームワーク
• Authors: Zahir Alsulaimawi,
• Abstract要約: 分散機械学習パラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は、新たなサイバーセキュリティ課題を導入した。 本研究では,従来サイバーセキュリティに用いられてきた制御フロー(CFA)機構にインスパイアされた,革新的なセキュリティフレームワークを提案する。 我々は、ネットワーク全体にわたるモデル更新の完全性を認証し、検証し、モデル中毒や敵対的干渉に関連するリスクを効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of Federated Learning (FL) as a distributed machine learning paradigm has introduced new cybersecurity challenges, notably adversarial attacks that threaten model integrity and participant privacy. This study proposes an innovative security framework inspired by Control-Flow Attestation (CFA) mechanisms, traditionally used in cybersecurity, to ensure software execution integrity. By integrating digital signatures and cryptographic hashing within the FL framework, we authenticate and verify the integrity of model updates across the network, effectively mitigating risks associated with model poisoning and adversarial interference. Our approach, novel in its application of CFA principles to FL, ensures contributions from participating nodes are authentic and untampered, thereby enhancing system resilience without compromising computational efficiency or model performance. Empirical evaluations on benchmark datasets, MNIST and CIFAR-10, demonstrate our framework's effectiveness, achieving a 100\% success rate in integrity verification and authentication and notable resilience against adversarial attacks. These results validate the proposed security enhancements and open avenues for more secure, reliable, and privacy-conscious distributed machine learning solutions. Our work bridges a critical gap between cybersecurity and distributed machine learning, offering a foundation for future advancements in secure FL.
• Abstract（参考訳）: 分散機械学習パラダイムとしてのフェデレーテッド・ラーニング(FL)の出現は、新たなサイバーセキュリティ問題、特にモデルの完全性と参加者のプライバシを脅かす敵攻撃をもたらした。 本研究では,従来サイバーセキュリティに用いられてきた制御フロー検証(CFA)機構にヒントを得た,ソフトウェア実行の整合性を保証する革新的なセキュリティフレームワークを提案する。 FLフレームワークにデジタル署名と暗号ハッシュを統合することにより、ネットワーク全体のモデル更新の整合性を認証し、検証し、モデル中毒や敵対的干渉に関連するリスクを効果的に軽減する。 我々のアプローチは、CFAの原則をFLに適用することで、参加ノードからのコントリビューションが本物で、修正されていないことを保証し、計算効率やモデル性能を損なうことなくシステムのレジリエンスを向上させる。 ベンチマークデータセットであるMNISTとCIFAR-10の実証的な評価は、我々のフレームワークの有効性を示し、完全性検証と認証において100%の成功率と敵攻撃に対する顕著なレジリエンスを達成した。 これらの結果は、よりセキュアで信頼性が高く、プライバシを重視した分散機械学習ソリューションのための、提案されたセキュリティ強化とオープンな方法を検証する。 私たちの仕事は、サイバーセキュリティと分散機械学習の間に重要なギャップを埋め、セキュアなFLにおける将来の進歩の基盤を提供します。

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