論文の概要: Privacy-aware Berrut Approximated Coded Computing for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01704v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 15:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 03:12:50.070662
• Title: Privacy-aware Berrut Approximated Coded Computing for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習のためのプライバシを意識したBerrut近似コーデックコンピューティング
• Authors: Xavier Martínez Luaña, Rebeca P. Díaz Redondo, Manuel Fernández Veiga,
• Abstract要約: フェデレートラーニングスキームにおけるプライバシを保証するためのソリューションを提案する。 本提案は,Secret Sharing設定に適応したBerrut Approximated Coded Computingに基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2084539012992408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is an interesting strategy that enables the collaborative training of an AI model among different data owners without revealing their private datasets. Even so, FL has some privacy vulnerabilities that have been tried to be overcome by applying some techniques like Differential Privacy (DP), Homomorphic Encryption (HE), or Secure Multi-Party Computation (SMPC). However, these techniques have some important drawbacks that might narrow their range of application: problems to work with non-linear functions and to operate large matrix multiplications and high communication and computational costs to manage semi-honest nodes. In this context, we propose a solution to guarantee privacy in FL schemes that simultaneously solves the previously mentioned problems. Our proposal is based on the Berrut Approximated Coded Computing, a technique from the Coded Distributed Computing paradigm, adapted to a Secret Sharing configuration, to provide input privacy to FL in a scalable way. It can be applied for computing non-linear functions and treats the special case of distributed matrix multiplication, a key primitive at the core of many automated learning tasks. Because of these characteristics, it could be applied in a wide range of FL scenarios, since it is independent of the machine learning models or aggregation algorithms used in the FL scheme. We provide analysis of the achieved privacy and complexity of our solution and, due to the extensive numerical results performed, a good trade-off between privacy and precision can be observed.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、プライベートデータセットを公開せずに、異なるデータ所有者間でAIモデルの協調トレーニングを可能にする興味深い戦略である。 それでもFLには、差分プライバシ(DP)、ホモモルフィック暗号化(HE)、セキュアマルチパーティ計算(SMPC)など、いくつかのテクニックを適用することで克服された、いくつかのプライバシー上の脆弱性がある。 しかしながら、これらの手法には、非線形関数を扱うことや、大きな行列乗算を演算すること、半正直なノードを管理するための高い通信と計算コストなど、適用範囲を狭めるいくつかの重要な欠点がある。 そこで本稿では,FLスキームのプライバシを保証し,上記の問題を同時に解決する手法を提案する。 提案手法は,シークレット共有構成に適応し,FLへの入力プライバシをスケーラブルに提供するための,Coded Distributed ComputingパラダイムのテクニックであるBerrut Approximated Coded Computingに基づく。 これは非線形関数の計算に適用でき、分散行列乗法(分散行列乗法)の特殊な場合を扱う。 これらの特徴から、FLスキームで使用される機械学習モデルや集約アルゴリズムとは独立しているため、幅広いFLシナリオに適用することができる。 我々は,ソリューションの達成したプライバシと複雑性の分析を行い,その数値的な結果から,プライバシと精度の良好なトレードオフが観察できる。

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