Fugu-MT 論文翻訳(概要): Buffered Asynchronous Secure Aggregation for Cross-Device Federated Learning

論文の概要: Buffered Asynchronous Secure Aggregation for Cross-Device Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03516v1
Date: Wed, 5 Jun 2024 16:39:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 19:24:39.179932
Title: Buffered Asynchronous Secure Aggregation for Cross-Device Federated Learning
Title（参考訳）: デバイス間フェデレーション学習のためのバッファ付き非同期セキュアアグリゲーション
Authors: Kun Wang, Yi-Rui Yang, Wu-Jun Li,
Abstract要約: 本稿ではバッファ型非同期セキュアアグリゲーション(BASA)という新しいセキュアアグリゲーションプロトコルを提案する。 BASAはAFLと完全に互換性があり、各ユーザがユーザ間の同期通信に頼ることなく、サーバとの1ラウンドの通信しか必要としないという条件の下でセキュアなアグリゲーションを提供する。 BASAに基づいてハードウェアに余分な要求を伴わずにセキュアなアグリゲーションを実現する最初のAFL法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.682175699793635
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Asynchronous federated learning (AFL) is an effective method to address the challenge of device heterogeneity in cross-device federated learning. However, AFL is usually incompatible with existing secure aggregation protocols used to protect user privacy in federated learning because most existing secure aggregation protocols are based on synchronous aggregation. To address this problem, we propose a novel secure aggregation protocol named buffered asynchronous secure aggregation (BASA) in this paper. Compared with existing protocols, BASA is fully compatible with AFL and provides secure aggregation under the condition that each user only needs one round of communication with the server without relying on any synchronous interaction among users. Based on BASA, we propose the first AFL method which achieves secure aggregation without extra requirements on hardware. We empirically demonstrate that BASA outperforms existing secure aggregation protocols for cross-device federated learning in terms of training efficiency and scalability.
Abstract（参考訳）: 非同期フェデレーション学習(AFL)は、デバイス間フェデレーション学習におけるデバイス不均一性の課題に対処する有効な方法である。しかしながら、AFLは通常、既存のセキュアアグリゲーションプロトコルは同期アグリゲーションに基づいているため、フェデレートラーニングにおけるユーザのプライバシを保護するために使用される既存のセキュアアグリゲーションプロトコルと互換性がない。本稿では,バッファ型非同期セキュアアグリゲーション(BASA)と呼ばれる新しいセキュアアグリゲーションプロトコルを提案する。既存のプロトコルと比較して、BASAはAFLと完全に互換性があり、各ユーザがユーザ間の同期通信に頼ることなく、サーバとの1ラウンドの通信しか必要としないという条件の下でセキュアなアグリゲーションを提供する。 BASAに基づいてハードウェアに余分な要求を伴わずにセキュアなアグリゲーションを実現する最初のAFL法を提案する。我々は、BASAが、トレーニング効率とスケーラビリティの観点から、クロスデバイス・フェデレーション・ラーニングのための既存のセキュア・アグリゲーション・プロトコルより優れていることを実証的に実証した。

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