論文の概要: LoByITFL: Low Communication Secure and Private Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19217v1
- Date: Wed, 29 May 2024 16:00:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:21:56.734110
- Title: LoByITFL: Low Communication Secure and Private Federated Learning
- Title（参考訳）: LoByITFL: コミュニケーションの安全性とプライベートフェデレーション学習
- Authors: Yue Xia, Christoph Hofmeister, Maximilian Egger, Rawad Bitar,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントデータのプライバシやビザンティンクライアントに対するセキュリティなど、いくつかの課題に直面している。
本稿では,最初の通信効率の高い情報理論(IT)のプライベートかつセキュアなFLスキームであるLoByITFLを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.242342898338019
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) faces several challenges, such as the privacy of the clients data and security against Byzantine clients. Existing works treating privacy and security jointly make sacrifices on the privacy guarantee. In this work, we introduce LoByITFL, the first communication-efficient Information-Theoretic (IT) private and secure FL scheme that makes no sacrifices on the privacy guarantees while ensuring security against Byzantine adversaries. The key ingredients are a small and representative dataset available to the federator, a careful transformation of the FLTrust algorithm and the use of a trusted third party only in a one-time preprocessing phase before the start of the learning algorithm. We provide theoretical guarantees on privacy and Byzantine-resilience, and provide convergence guarantee and experimental results validating our theoretical findings.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントデータのプライバシやビザンティンクライアントに対するセキュリティなど、いくつかの課題に直面している。
既存の作業は、プライバシとセキュリティを共に扱うことで、プライバシの保証を犠牲にしている。
本研究は,バイザンティンの敵に対するセキュリティを確保しつつ,プライバシー保証を犠牲にすることなく,通信効率の高い情報理論(IT)のプライベートかつセキュアなFLスキームであるLoByITFLを紹介する。
主な要素は、フェデレーターで利用可能な小さく代表的なデータセット、FLTrustアルゴリズムの慎重な変換、および学習アルゴリズムの開始前の1回前処理フェーズでのみ信頼できるサードパーティの使用である。
プライバシーとビザンチン抵抗性に関する理論的保証を提供し、収束保証と実験結果を提供し、理論的な結果を検証する。
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