論文の概要: FedMID: A Data-Free Method for Using Intermediate Outputs as a Defense Mechanism Against Poisoning Attacks in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11905v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 05:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:11:02.775163
• Title: FedMID: A Data-Free Method for Using Intermediate Outputs as a Defense Mechanism Against Poisoning Attacks in Federated Learning
• Title（参考訳）: FedMID:フェデレートラーニングにおける攻撃に対する防御メカニズムとして中間出力を使用するデータフリー手法
• Authors: Sungwon Han, Hyeonho Song, Sungwon Park, Meeyoung Cha,
• Abstract要約: フェデレーション学習は、クライアントからのローカルアップデートを組み合わせてグローバルモデルを生成する。 本稿では,中間出力に基づく局所モデルの関数的マッピングを用いて,フェデレート学習における中毒攻撃の防御を行う新しいパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.796469530291954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning combines local updates from clients to produce a global model, which is susceptible to poisoning attacks. Most previous defense strategies relied on vectors derived from projections of local updates on a Euclidean space; however, these methods fail to accurately represent the functionality and structure of local models, resulting in inconsistent performance. Here, we present a new paradigm to defend against poisoning attacks in federated learning using functional mappings of local models based on intermediate outputs. Experiments show that our mechanism is robust under a broad range of computing conditions and advanced attack scenarios, enabling safer collaboration among data-sensitive participants via federated learning.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、クライアントからのローカルアップデートを組み合わせてグローバルモデルを生成する。 従来の防衛戦略はユークリッド空間上の局所更新の投影から導かれるベクトルに依存していたが、これらの手法は局所モデルの機能や構造を正確に表現できず、矛盾した性能をもたらす。 本稿では,中間出力に基づく局所モデルの関数的マッピングを用いて,フェデレート学習における中毒攻撃を防御する新しいパラダイムを提案する。 実験により、我々のメカニズムは幅広い計算条件と高度な攻撃シナリオの下で堅牢であることを示し、フェデレートされた学習を通して、データに敏感な参加者間のより安全なコラボレーションを可能にする。

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