論文の概要: Mean Aggregator Is More Robust Than Robust Aggregators Under Label Poisoning Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13647v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 12:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:01:50.475468
• Title: Mean Aggregator Is More Robust Than Robust Aggregators Under Label Poisoning Attacks
• Title（参考訳）: 平均アグリゲーターはロバストなアグリゲーターよりロバスト
• Authors: Jie Peng, Weiyu Li, Qing Ling,
• Abstract要約: 我々は、ロバストなアグリゲーターは、ラベル中毒攻撃として知られる、弱いが実用的な悪意のある攻撃のクラスには保守的すぎることを示した。 驚くべきことに、平均アグリゲータは理論上の最先端のロバストアグリゲータよりも堅牢であることを示すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.794799609766915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robustness to malicious attacks is of paramount importance for distributed learning. Existing works often consider the classical Byzantine attacks model, which assumes that some workers can send arbitrarily malicious messages to the server and disturb the aggregation steps of the distributed learning process. To defend against such worst-case Byzantine attacks, various robust aggregators have been proven effective and much superior to the often-used mean aggregator. In this paper, we show that robust aggregators are too conservative for a class of weak but practical malicious attacks, as known as label poisoning attacks, where the sample labels of some workers are poisoned. Surprisingly, we are able to show that the mean aggregator is more robust than the state-of-the-art robust aggregators in theory, given that the distributed data are sufficiently heterogeneous. In fact, the learning error of the mean aggregator is proven to be optimal in order. Experimental results corroborate our theoretical findings, demonstrating the superiority of the mean aggregator under label poisoning attacks.
• Abstract（参考訳）: 悪意のある攻撃に対するロバスト性は、分散学習において最も重要である。 既存の作業は、古典的なビザンツ攻撃モデルをよく考慮しており、一部の作業者は、任意に悪意のあるメッセージをサーバに送信し、分散学習プロセスの集約ステップを妨害することができると仮定している。 このような最悪のビザンツの攻撃から守るために、様々な堅牢なアグリゲーターが有効であることが証明され、しばしば使用される平均アグリゲーターよりもはるかに優れている。 本稿では,ロバストなアグリゲータは,ラベル中毒と呼ばれる,弱いが実用的な悪質な攻撃に対してあまりに保守的であり,一部の労働者のサンプルラベルが毒されていることを示す。 驚くべきことに、分散データが十分に不均一であることを考えると、平均アグリゲータは理論上は最先端のロバストアグリゲータよりも頑健であることを示すことができる。 実際、平均アグリゲータの学習誤差は、順番に最適であることが証明されている。 実験結果から, ラベル中毒におけるアグリゲーターの優位性を示唆し, 理論的知見を裏付ける結果が得られた。

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