Fugu-MT 論文翻訳(概要): Low-Cost Privacy-Aware Decentralized Learning

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11795v2
Date: Tue, 25 Jun 2024 10:20:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 20:09:17.407152
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,ZIP-DLを提案する。ZIP-DLは,相関雑音を利用して,ローカルな敵に対する強力なプライバシ保護を提供する,プライバシー対応分散学習(DL)アルゴリズムである。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。
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 exploits correlated noise to provide strong privacy protection against a local adversary while yielding efficient convergence guarantees for a low communication cost. The progressive neutralization of the added noise during the distributed aggregation process results in ZIP-DL fostering a high model accuracy under privacy guarantees. ZIP-DL further uses a single communication round between each gradient descent, thus minimizing 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 significantly outperforms the state-of-the-art in terms of vulnerability/accuracy trade-off. In particular, ZIP-DL (i) reduces the efficacy of linkability attacks by up to 52 percentage points compared to baseline DL, (ii) improves accuracy by up to 37 percent w.r.t. the state-of-the-art privacy-preserving mechanism operating under the same threat model as ours, when configured to provide the same protection against membership inference attacks, and (iii) reduces communication by up to 10.5x against the same competitor for the same level of protection.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ZIP-DLを提案する。ZIP-DLは,低通信コストで効率のよい収束保証を実現するとともに,相関雑音を利用して局所的敵に対する強力なプライバシー保護を実現する,新しいプライバシー対応分散学習アルゴリズムである。分散アグリゲーションプロセスにおける付加雑音の進行的中和により、ZIP-DLはプライバシー保証の下で高いモデル精度を育成する。 ZIP-DLはさらに、各勾配降下間の単一の通信ラウンドを使用し、通信オーバーヘッドを最小限にする。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。 ZIP-DLは、脆弱性/正確性トレードオフの観点から、最先端技術よりも著しく優れています。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効果を低下させる。 (二)会員推論攻撃に対して同じ保護を提供するように設定された場合、我々のと同じ脅威モデルの下で動作している最先端のプライバシ保護機構により、最大37%の精度向上を行う。 (iii)同じレベルの保護のために、同じ競合相手に対して最大10.5倍の通信を減少させる。

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