論文の概要: FLEX: FLEXible Federated Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06127v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 08:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:29:31.338051
• Title: FLEX: FLEXible Federated Learning Framework
• Title（参考訳）: FLEX:FLEXible Federated Learning Framework
• Authors: Francisco Herrera, Daniel Jiménez-López, Alberto Argente-Garrido, Nuria Rodríguez-Barroso, Cristina Zuheros, Ignacio Aguilera-Martos, Beatriz Bello, Mario García-Márquez, M. Victoria Luzón,
• Abstract要約: 本稿ではFLEX(FLEXible Federated Learning Framework)について紹介する。 データ配布、プライバシパラメータ、通信戦略のカスタマイズ可能な機能を提供することで、FLEXは研究者に新しいFLテクニックの革新と開発を許可する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.112199274064954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the realm of Artificial Intelligence (AI), the need for privacy and security in data processing has become paramount. As AI applications continue to expand, the collection and handling of sensitive data raise concerns about individual privacy protection. Federated Learning (FL) emerges as a promising solution to address these challenges by enabling decentralized model training on local devices, thus preserving data privacy. This paper introduces FLEX: a FLEXible Federated Learning Framework designed to provide maximum flexibility in FL research experiments. By offering customizable features for data distribution, privacy parameters, and communication strategies, FLEX empowers researchers to innovate and develop novel FL techniques. The framework also includes libraries for specific FL implementations including: (1) anomalies, (2) blockchain, (3) adversarial attacks and defences, (4) natural language processing and (5) decision trees, enhancing its versatility and applicability in various domains. Overall, FLEX represents a significant advancement in FL research, facilitating the development of robust and efficient FL applications.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の領域では、データ処理におけるプライバシとセキュリティの必要性が最重要になっている。 AIアプリケーションが拡大を続けるにつれて、機密データの収集と処理によって、個人のプライバシー保護に関する懸念が高まる。 Federated Learning(FL)は、ローカルデバイス上で分散モデルトレーニングを可能にし、データのプライバシを保存することによって、これらの課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。 本稿ではFLEX(FLEXible Federated Learning Framework)について紹介する。 データ配布、プライバシパラメータ、通信戦略のカスタマイズ可能な機能を提供することで、FLEXは研究者に新しいFLテクニックの革新と開発を許可する。 フレームワークには、(1)異常、(2)ブロックチェーン、(3)敵の攻撃と防御、(4)自然言語処理、(5)決定木など、特定のFL実装のためのライブラリが含まれており、様々なドメインでその汎用性と適用性を高めている。 全体として、FLEXはFL研究の大きな進歩であり、堅牢で効率的なFLアプリケーションの開発を促進する。

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