論文の概要: Byzantine-Robust Gossip: Insights from a Dual Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03449v2
• Date: Wed, 02 Jul 2025 18:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:12.483787
• Title: Byzantine-Robust Gossip: Insights from a Dual Approach
• Title（参考訳）: Byzantine-Robust Gossip: デュアルアプローチからの洞察
• Authors: Renaud Gaucher, Aymeric Dieuleveut, Hadrien Hendrikx,
• Abstract要約: 分散学習には多くの計算上の利点があるが、誤った情報を伝達するデバイスのサブセットからの攻撃に弱い。 本稿では、デバイスが通信ネットワーク内でピアツーピアで直接通信する分散環境でのビザンチン耐性アルゴリズムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.69624587054777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed learning has many computational benefits but is vulnerable to attacks from a subset of devices transmitting incorrect information. This paper investigates Byzantine-resilient algorithms in a decentralized setting, where devices communicate directly in a peer-to-peer manner within a communication network. We leverage the so-called dual approach for decentralized optimization and propose a Byzantine-robust algorithm. We provide convergence guarantees in the average consensus subcase, discuss the potential of the dual approach beyond this subcase, and re-interpret existing algorithms using the dual framework. Lastly, we experimentally show the soundness of our method.
• Abstract（参考訳）: 分散学習には多くの計算上の利点があるが、誤った情報を伝達するデバイスのサブセットからの攻撃に弱い。 本稿では、デバイスが通信ネットワーク内でピアツーピアで直接通信する分散環境でのビザンチン耐性アルゴリズムについて検討する。 我々は、分散最適化にいわゆる双対アプローチを活用し、ビザンチン-ロバストアルゴリズムを提案する。 我々は、平均的なコンセンサスサブケースにおいて収束保証を提供し、このサブケースを超える双対アプローチの可能性について議論し、その双対フレームワークを用いて既存のアルゴリズムを再解釈する。 最後に,提案手法の音質を実験的に示す。

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