Fugu-MT 論文翻訳(概要): EncCluster: Scalable Functional Encryption in Federated Learning through Weight Clustering and Probabilistic Filters

論文の概要: EncCluster: Scalable Functional Encryption in Federated Learning through Weight Clustering and Probabilistic Filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09152v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 14:16:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 17:34:25.023286
Title: EncCluster: Scalable Functional Encryption in Federated Learning through Weight Clustering and Probabilistic Filters
Title（参考訳）: EncCluster: 重みクラスタリングと確率的フィルタによるフェデレーション学習におけるスケーラブルな関数暗号化
Authors: Vasileios Tsouvalas, Samaneh Mohammadi, Ali Balador, Tanir Ozcelebi, Francesco Flammini, Nirvana Meratnia,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、アグリゲーションサーバにのみローカルモデルの更新を通信することで、分散デバイス間のモデルトレーニングを可能にする。 FLはモデル更新送信中に推論攻撃に弱いままである。本稿では、重みクラスタリングによるモデル圧縮と、最近の分散型FEとプライバシ強化データエンコーディングを統合する新しい方法であるEncClusterを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9660142560142067
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning (FL) enables model training across decentralized devices by communicating solely local model updates to an aggregation server. Although such limited data sharing makes FL more secure than centralized approached, FL remains vulnerable to inference attacks during model update transmissions. Existing secure aggregation approaches rely on differential privacy or cryptographic schemes like Functional Encryption (FE) to safeguard individual client data. However, such strategies can reduce performance or introduce unacceptable computational and communication overheads on clients running on edge devices with limited resources. In this work, we present EncCluster, a novel method that integrates model compression through weight clustering with recent decentralized FE and privacy-enhancing data encoding using probabilistic filters to deliver strong privacy guarantees in FL without affecting model performance or adding unnecessary burdens to clients. We performed a comprehensive evaluation, spanning various datasets and architectures, to demonstrate EncCluster's scalability across encryption levels. Our findings reveal that EncCluster significantly reduces communication costs - below even conventional FedAvg - and accelerates encryption by more than four times over all baselines; at the same time, it maintains high model accuracy and enhanced privacy assurances.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、アグリゲーションサーバにのみローカルモデルの更新を通信することで、分散デバイス間のモデルトレーニングを可能にする。このような制限されたデータ共有により、FLは集中的なアプローチよりも安全になるが、FLはモデル更新送信時の推論攻撃に弱いままである。既存のセキュアアグリゲーションアプローチは、個々のクライアントデータを保護するために、差分プライバシや機能暗号化(FE)のような暗号スキームに依存している。しかし、そのような戦略は、限られたリソースを持つエッジデバイス上で実行されているクライアントに対して、パフォーマンスを低下させるか、許容できない計算と通信のオーバーヘッドを導入することができる。本研究では,重みクラスタリングによるモデル圧縮と近年の分散FEと,確率的フィルタを用いたプライバシエンシングデータエンコーディングを統合し,モデル性能に影響を与えることなくFL内の強力なプライバシ保証を実現する新しい手法であるEncClusterを提案する。暗号化レベルを越えたEncClusterのスケーラビリティを実証するため、さまざまなデータセットやアーキテクチャにまたがる包括的な評価を実施しました。以上の結果から,EncClusterは通信コストを従来のFedAvgよりも大幅に削減し,すべてのベースラインで暗号化を4倍以上高速化する一方で,高いモデル精度とプライバシー保証の強化を維持していることがわかった。

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