Fugu-MT 論文翻訳(概要): Private and Federated Stochastic Convex Optimization: Efficient Strategies for Centralized Systems

論文の概要: Private and Federated Stochastic Convex Optimization: Efficient Strategies for Centralized Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12396v1
Date: Wed, 17 Jul 2024 08:19:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 17:57:42.045534
Title: Private and Federated Stochastic Convex Optimization: Efficient Strategies for Centralized Systems
Title（参考訳）: プライベートおよびフェデレートされた確率凸最適化:集中システムのための効率的な戦略
Authors: Roie Reshef, Kfir Y. Levy,
Abstract要約: 本稿では,集中型システムにおけるフェデレートラーニング(FL)におけるプライバシ保護の課題に対処する。我々は、同種および異種データ分布に対する最適収束率を維持しつつ、微分プライバシ(DP)を確保する手法を考案した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.419845742978985
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper addresses the challenge of preserving privacy in Federated Learning (FL) within centralized systems, focusing on both trusted and untrusted server scenarios. We analyze this setting within the Stochastic Convex Optimization (SCO) framework, and devise methods that ensure Differential Privacy (DP) while maintaining optimal convergence rates for homogeneous and heterogeneous data distributions. Our approach, based on a recent stochastic optimization technique, offers linear computational complexity, comparable to non-private FL methods, and reduced gradient obfuscation. This work enhances the practicality of DP in FL, balancing privacy, efficiency, and robustness in a variety of server trust environment.
Abstract（参考訳）: 本稿では,集中型システムにおけるフェデレート学習(FL)におけるプライバシ保護の課題について,信頼性と信頼できないサーバシナリオの両方に焦点をあてる。我々は、確率凸最適化(SCO)フレームワークにおけるこの設定を分析し、同種および異種データ分布に対する最適収束率を維持しつつ、微分プライバシー(DP)を確保する方法を考案する。提案手法は,最近の確率的最適化手法に基づいて,非プライベートFL法に匹敵する線形計算複雑性と,勾配難解化の低減を提供する。この研究は、FLにおけるDPの実用性を高め、様々なサーバ信頼環境におけるプライバシー、効率、堅牢性のバランスをとる。

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