論文の概要: Differentially Private Federated Learning without Noise Addition: When is it Possible?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04551v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 02:49:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:11.405668
• Title: Differentially Private Federated Learning without Noise Addition: When is it Possible?
• Title（参考訳）: ノイズ付加のない個人的フェデレーション学習はいつ可能か?
• Authors: Jiang Zhang, Konstantinos Psounis, Salman Avestimehr,
• Abstract要約: Federated Learning with Secure Aggregation (SA)は、マシンラーニングモデルをトレーニングするためのプライバシ保護フレームワークとして注目されている。 近年の研究では、複数のトレーニングラウンドで集約モデルを通じて情報漏洩をバウンドすることで、FLとSAとのプライバシー保証を拡張している。 FLとSAが最短ケースの差分プライバシーを保証できる条件について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.49898177547646
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) with Secure Aggregation (SA) has gained significant attention as a privacy preserving framework for training machine learning models while preventing the server from learning information about users' data from their individual encrypted model updates. Recent research has extended privacy guarantees of FL with SA by bounding the information leakage through the aggregate model over multiple training rounds thanks to leveraging the "noise" from other users' updates. However, the privacy metric used in that work (mutual information) measures the on-average privacy leakage, without providing any privacy guarantees for worse-case scenarios. To address this, in this work we study the conditions under which FL with SA can provide worst-case differential privacy guarantees. Specifically, we formally identify the necessary condition that SA can provide DP without addition noise. We then prove that when the randomness inside the aggregated model update is Gaussian with non-singular covariance matrix, SA can provide differential privacy guarantees with the level of privacy $\epsilon$ bounded by the reciprocal of the minimum eigenvalue of the covariance matrix. However, we further demonstrate that in practice, these conditions are almost unlikely to hold and hence additional noise added in model updates is still required in order for SA in FL to achieve DP. Lastly, we discuss the potential solution of leveraging inherent randomness inside aggregated model update to reduce the amount of addition noise required for DP guarantee.
• Abstract（参考訳）: セキュアアグリゲーション(SA)を備えたフェデレートラーニング(FL)は、マシンラーニングモデルをトレーニングするためのプライバシ保護フレームワークとして注目され、サーバが個々の暗号化モデル更新からユーザのデータに関する情報を学習するのを防ぐ。 最近の研究は、他のユーザの更新から"ノイズ"を活用することで、複数のトレーニングラウンドで集約モデルを通じて情報漏洩をバウンドすることで、FLとSAのプライバシー保証を拡張している。 しかし、その作業で使われるプライバシー基準(ミューチュアル情報)は、最悪の場合のプライバシー保証を提供することなく、平均的なプライバシー漏洩を測定する。 この問題に対処するため、本研究では、FLとSAが最悪の場合の差分プライバシー保証を提供できる条件について検討する。 具体的には,SA が付加ノイズを伴わずに DP を提供するために必要な条件を正式に同定する。 次に、集約されたモデル更新のランダム性が非特異な共分散行列を持つガウス的であるとき、SAは共分散行列の最小固有値の逆数によって、プライバシーレベル$\epsilon$の差分プライバシー保証を提供することができることを証明した。 しかし、実際にはこれらの条件はほとんど維持できないため、FLにおけるSAがDPを達成するためには、モデル更新に付加されるノイズが依然として必要であることを示す。 最後に、DP保証に必要な加算雑音の量を削減するために、集約されたモデル更新の内部に固有のランダム性を活用する可能性について論じる。

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