論文の概要: LoByITFL: Low Communication Secure and Private Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19217v2
- Date: Thu, 12 Jun 2025 20:23:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.402824
- 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, Maximilian Egger, Christoph Hofmeister, Rawad Bitar,
- Abstract要約: 我々は,最初のコミュニケーション効率の高い情報理論としてプライベートでセキュアなフェデレート学習方式であるLoByITFLを紹介する。
主要なコンポーネントは、フェデレーターで利用可能な、小さくて代表的なデータセット、FLTrustアルゴリズムの慎重に修正、信頼できるサードパーティのワンタイム使用である。
プライバシーとビザンチンのレジリエンスに関する理論的保証と,LoByITFLの収束を示す実験結果を提供する。
- 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: Privacy of the clients' data and security against Byzantine clients are key challenges in Federated Learning (FL). Existing solutions to joint privacy and security incur sacrifices on the privacy guarantee. We introduce LoByITFL, the first communication-efficient information-theoretically private and secure FL scheme that makes no sacrifices on the privacy guarantees while ensuring security against Byzantine adversaries. The key components are a small and representative dataset available to the federator, a careful modification of the FLTrust algorithm, and the one-time use of a trusted third party during an initialization period. We provide theoretical guarantees on the privacy and Byzantine resilience, as well as experimental results showing the convergence of LoByITFL.
- Abstract（参考訳）: クライアントのデータとビザンティンクライアントに対するセキュリティのプライバシは、フェデレートラーニング(FL)において重要な課題である。
既存のプライバシとセキュリティの連携ソリューションは、プライバシの保証を犠牲にしている。
我々は,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的にプライベートかつセキュアなFLスキームであるLoByITFLを紹介した。
鍵となるコンポーネントは、フェデレーターで利用可能な小型で代表的なデータセット、FLTrustアルゴリズムの慎重に修正、初期化期間中に信頼できるサードパーティを一度使用することである。
プライバシーとビザンチンのレジリエンスに関する理論的保証と,LoByITFLの収束を示す実験結果を提供する。
関連論文リスト
- Towards Trustworthy Federated Learning [26.25193909843069]
本稿では,フェデレートラーニング(FL)における3つの重要な課題に対処するための包括的枠組みを開発する。
ビザンチン攻撃に対するシステムの防御を改善するため,両面のノーム・ベース・スクリーニング機構を開発した。
また、ローカルクライアントの生データが好奇心をそそる関係者によって推測されるのを防ぐために、差分プライバシーベースのスキームも採用しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-05T17:25:20Z) - Convergent Differential Privacy Analysis for General Federated Learning: the $f$-DP Perspective [57.35402286842029]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、ローカルプライバシを重視した効率的な協調トレーニングパラダイムである。
ディファレンシャルプライバシ(DP)は、私的保護の信頼性を捕捉し、保証するための古典的なアプローチである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T08:22:21Z) - Accuracy-Privacy Trade-off in the Mitigation of Membership Inference Attack in Federated Learning [4.152322723065285]
フェデレーション・ラーニング(FL)は、機械学習において顕著な方法として現れ、複数のクライアントがトレーニングデータをプライベートに保ちながら、協力してモデルを構築することを可能にすることで、プライバシ保護を強調している。
プライバシに重点を置いているにもかかわらず、FLモデルは、メンバーシップ推論攻撃(MIA)など、様々な攻撃を受けやすい。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-26T22:44:41Z) - Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises [4.242342898338019]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は大規模な機械学習において大きな可能性を秘めているが、プライバシとセキュリティの面で新たなリスクをもたらす。
我々は,ユーザデータをフェデレーターからプライベートに,他のユーザからプライベートに保ちながら,ビザンチンユーザに対してレジリエンスを提供するFLの新しいスキームであるBYITFLを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-14T15:37:56Z) - Secure Aggregation is Not Private Against Membership Inference Attacks [66.59892736942953]
フェデレーション学習におけるSecAggのプライバシーへの影響について検討する。
SecAggは、単一のトレーニングラウンドであっても、メンバシップ推論攻撃に対して弱いプライバシを提供します。
以上の結果から,ノイズ注入などの付加的なプライバシー強化機構の必要性が浮き彫りになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T15:07:58Z) - FewFedPIT: Towards Privacy-preserving and Few-shot Federated Instruction Tuning [54.26614091429253]
フェデレーション・インストラクション・チューニング(FedIT)は、複数のデータ所有者間で協調的なトレーニングを統合することで、有望なソリューションである。
FedITは、インストラクショナルデータの不足や、トレーニングデータ抽出攻撃への露出リスクなどの制限に直面している。
本稿では,FewFedPITを提案する。このFewFedPITは,フェデレートされた数ショット学習のプライバシー保護とモデル性能を同時に向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T08:41:22Z) - TernaryVote: Differentially Private, Communication Efficient, and
Byzantine Resilient Distributed Optimization on Heterogeneous Data [50.797729676285876]
本稿では, 3次圧縮機と多数決機構を組み合わせて, 差分プライバシー, 勾配圧縮, ビザンチンレジリエンスを同時に実現するternaryVoteを提案する。
提案アルゴリズムのF差分プライバシー(DP)とビザンチンレジリエンスのレンズによるプライバシー保証を理論的に定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T16:41:14Z) - PROFL: A Privacy-Preserving Federated Learning Method with Stringent
Defense Against Poisoning Attacks [2.6487166137163007]
Federated Learning(FL)は、プライバシー漏洩と中毒攻撃という2つの大きな問題に直面している。
本稿では,プライバシー保護のための新しいFLフレームワーク PROFL を提案する。
PROFLは2タラプドア追加の同型暗号化アルゴリズムとブラインド技術に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-02T06:34:37Z) - Byzantine-Robust Federated Learning with Variance Reduction and
Differential Privacy [6.343100139647636]
フェデレートラーニング(FL)は、モデルトレーニング中にデータのプライバシを保存するように設計されている。
FLはプライバシー攻撃やビザンツ攻撃に弱い。
本稿では,厳格なプライバシを保証するとともに,ビザンチン攻撃に対するシステムの堅牢性を同時に向上する新しいFLスキームを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T01:39:02Z) - Active Membership Inference Attack under Local Differential Privacy in
Federated Learning [18.017082794703555]
フェデレートラーニング(FL)は元々、データプライバシ保護を備えたクライアント間での協調学習のフレームワークとして見なされていた。
本稿では,FLにおける不適切なサーバによって実行される新たなアクティブメンバシップ推論(AMI)攻撃を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T15:21:39Z) - Byzantine-Robust Federated Learning with Optimal Statistical Rates and
Privacy Guarantees [123.0401978870009]
ほぼ最適な統計率を持つビザンチン・ロバスト・フェデレーション学習プロトコルを提案する。
競合プロトコルに対してベンチマークを行い、提案プロトコルの実証的な優位性を示す。
我々のバケットプロトコルは、プライバシー保証手順と自然に組み合わせて、半正直なサーバに対するセキュリティを導入することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-24T04:03:07Z) - Understanding Clipping for Federated Learning: Convergence and
Client-Level Differential Privacy [67.4471689755097]
本稿では, 切断したFedAvgが, 実質的なデータ均一性でも驚くほど良好に動作できることを実証的に示す。
本稿では,差分プライベート(DP)FedAvgアルゴリズムの収束解析を行い,クリッピングバイアスとクライアント更新の分布との関係を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T14:47:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。