Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning on Riemannian Manifolds with Differential Privacy

論文の概要: Federated Learning on Riemannian Manifolds with Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10029v1
Date: Mon, 15 Apr 2024 12:32:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 21:08:17.958289
Title: Federated Learning on Riemannian Manifolds with Differential Privacy
Title（参考訳）: 微分プライバシーを持つリーマン多様体のフェデレーション学習
Authors: Zhenwei Huang, Wen Huang, Pratik Jawanpuria, Bamdev Mishra,
Abstract要約: 悪意のある敵は、様々な手段を通じて機密情報を推測することができる。本稿では,差分プライバシ(DP)技術に基づいて定義された汎用的なプライベートFLフレームワークを提案する。我々は収束性を確立しながらプライバシー保証を分析する。合成および実世界のデータセット上で数値シミュレーションを行い,提案手法の有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.75592575216789
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, federated learning (FL) has emerged as a prominent paradigm in distributed machine learning. Despite the partial safeguarding of agents' information within FL systems, a malicious adversary can potentially infer sensitive information through various means. In this paper, we propose a generic private FL framework defined on Riemannian manifolds (PriRFed) based on the differential privacy (DP) technique. We analyze the privacy guarantee while establishing the convergence properties. To the best of our knowledge, this is the first federated learning framework on Riemannian manifold with a privacy guarantee and convergence results. Numerical simulations are performed on synthetic and real-world datasets to showcase the efficacy of the proposed PriRFed approach.
Abstract（参考訳）: 近年,分散機械学習において,フェデレーテッド・ラーニング(FL)が顕著なパラダイムとして出現している。 FLシステム内でエージェントの情報の一部を保護しているにもかかわらず、悪意のある敵は様々な方法で機密情報を推測することができる。本稿では,微分プライバシ(DP)技術に基づいて,リーマン多様体(PriRFed)上に定義された汎用プライベートFLフレームワークを提案する。我々は収束性を確立しながらプライバシー保証を分析する。我々の知る限りでは、これはリーマン多様体上の最初の連合学習フレームワークであり、プライバシー保証と収束結果である。合成および実世界のデータセット上で数値シミュレーションを行い,提案手法の有効性を示す。

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