論文の概要: Beyond Noise: Privacy-Preserving Decentralized Learning with Virtual Nodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09536v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 07:59:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 13:09:46.049249
- Title: Beyond Noise: Privacy-Preserving Decentralized Learning with Virtual Nodes
- Title（参考訳）: Beyond Noise: 仮想ノードによるプライバシ保護による分散学習
- Authors: Sayan Biswas, Mathieu Even, Anne-Marie Kermarrec, Laurent Massoulie, Rafael Pires, Rishi Sharma, Martijn de Vos,
- Abstract要約: 分散学習(DL)は、サーバやユーザのデバイスを離れるデータをトレーニングすることなく、協調学習を可能にする。
Shatterは、ノードが仮想ノード(VN)を作成して、その代理として完全なモデルのチャンクを分散する、新しいDLアプローチである。
これにより、(i)攻撃者が他のノードから完全なモデルを集めるのを防ぎ、(ii)与えられたモデルチャンクを生成する元のノードのIDを隠すことにより、プライバシが向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.465489504952007
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decentralized learning (DL) enables collaborative learning without a server and without training data leaving the users' devices. However, the models shared in DL can still be used to infer training data. Conventional privacy defenses such as differential privacy and secure aggregation fall short in effectively safeguarding user privacy in DL. We introduce Shatter, a novel DL approach in which nodes create virtual nodes (VNs) to disseminate chunks of their full model on their behalf. This enhances privacy by (i) preventing attackers from collecting full models from other nodes, and (ii) hiding the identity of the original node that produced a given model chunk. We theoretically prove the convergence of Shatter and provide a formal analysis demonstrating how Shatter reduces the efficacy of attacks compared to when exchanging full models between participating nodes. We evaluate the convergence and attack resilience of Shatter with existing DL algorithms, with heterogeneous datasets, and against three standard privacy attacks, including gradient inversion. Our evaluation shows that Shatter not only renders these privacy attacks infeasible when each node operates 16 VNs but also exhibits a positive impact on model convergence compared to standard DL. This enhanced privacy comes with a manageable increase in communication volume.
- Abstract（参考訳）: 分散学習(DL)は、サーバやユーザのデバイスを離れるデータをトレーニングすることなく、協調学習を可能にする。
しかし、DLで共有されるモデルは、トレーニングデータを推論するためにも使用できる。
差分プライバシーやセキュアアグリゲーションといった従来のプライバシ保護は、DLのユーザプライバシを効果的に保護するために不足している。
Shatterは、ノードが仮想ノード(VN)を作成して、その代理として完全なモデルのチャンクを分散する、新しいDLアプローチである。
これによりプライバシーが向上する
一 攻撃者が他のノードから完全なモデルを収集することを防止すること。
(ii)所定のモデルチャンクを生成する元のノードの同一性を隠蔽する。
理論的にはShatterの収束を証明し、Shatterがノード間で完全なモデル交換を行う場合と比較して攻撃の有効性をいかに低減するかを公式解析する。
我々は、Shatterの収束と攻撃のレジリエンスを、既存のDLアルゴリズム、異種データセット、勾配反転を含む3つの標準プライバシ攻撃で評価する。
評価の結果,各ノードが16個のVNを動作させる場合,シャッターはこれらのプライバシ攻撃を実施できないだけでなく,標準のDLに比べてモデル収束に肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
この強化されたプライバシーは、管理可能な通信量の増加を伴う。
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