論文の概要: Low-Cost Privacy-Aware Decentralized Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11795v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 13:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 20:19:57.332490
• Title: Low-Cost Privacy-Aware Decentralized Learning
• Title（参考訳）: 低コストプライバシ対応分散型学習
• Authors: Sayan Biswas, Davide Frey, Romaric Gaudel, Anne-Marie Kermarrec, Dimitri Lerévérend, Rafael Pires, Rishi Sharma, François Taïani,
• Abstract要約: 本稿では,プライバシーを意識した分散学習アルゴリズムZIP-DLを紹介する。 Zip-DLは、モデルのトレーニングプロセス中に各モデルの更新に相関ノイズを追加することに依存している。 本稿では,ZIP-DLが脆弱性と精度の最良のトレードオフを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.295018540083454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces ZIP-DL, a novel privacy-aware decentralized learning (DL) algorithm that relies on adding correlated noise to each model update during the model training process. This technique ensures that the added noise almost neutralizes itself during the aggregation process due to its correlation, thus minimizing the impact on model accuracy. In addition, ZIP-DL does not require multiple communication rounds for noise cancellation, addressing the common trade-off between privacy protection and communication overhead. We provide theoretical guarantees for both convergence speed and privacy guarantees, thereby making ZIP-DL applicable to practical scenarios. Our extensive experimental study shows that ZIP-DL achieves the best trade-off between vulnerability and accuracy. In particular, ZIP-DL (i) reduces the effectiveness of a linkability attack by up to 52 points compared to baseline DL, and (ii) achieves up to 37 more accuracy points for the same vulnerability under membership inference attacks against a privacy-preserving competitor
• Abstract（参考訳）: 本稿では、モデルトレーニングプロセス中に各モデル更新に相関ノイズを追加することに依存する、新しいプライバシ対応分散学習(DL)アルゴリズムであるZIP-DLを紹介する。 この手法により、付加されたノイズはその相関関係により凝集過程中にほぼ中和し、モデル精度への影響を最小限に抑えることができる。 さらに、ZIP-DLはノイズキャンセリングのために複数の通信ラウンドを必要としないため、プライバシ保護と通信オーバーヘッドの共通トレードオフに対処する。 本稿では,収束速度とプライバシ保証の両方を理論的に保証し,ZIP-DLを実用シナリオに適用する。 本研究は,ZIP-DLが脆弱性と精度の最良のトレードオフを達成していることを示す。 特にZIP-DL (i)ベースラインDLと比較して最大52ポイントのリンク性攻撃の有効性を低下させ、 (二)プライバシー保護競争相手に対する会員推論攻撃において、同一の脆弱性に対して最大37の精度ポイントを達成する

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