Fugu-MT 論文翻訳(概要): Peak-Controlled Logits Poisoning Attack in Federated Distillation

論文の概要: Peak-Controlled Logits Poisoning Attack in Federated Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18039v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 13:36:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 13:58:54.094507
Title: Peak-Controlled Logits Poisoning Attack in Federated Distillation
Title（参考訳）: フェデレート蒸留におけるピーク制御ロジット中毒
Authors: Yuhan Tang, Aoxu Zhang, Zhiyuan Wu, Bo Gao, Tian Wen, Yuwei Wang, Sheng Sun,
Abstract要約: 本報告では,FDの高度かつより盗みやすいロジス中毒攻撃法であるPCFDLAについて述べる。 PCFDLAは、ロジットのピーク値を慎重に制御することでFDLAの有効性を高め、非常に誤解を招くが目立たない修正を生み出す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.844189001319052
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Distillation (FD) offers an innovative approach to distributed machine learning, leveraging knowledge distillation for efficient and flexible cross-device knowledge transfer without necessitating the upload of extensive model parameters to a central server. While FD has gained popularity, its vulnerability to poisoning attacks remains underexplored. To address this gap, we previously introduced FDLA (Federated Distillation Logits Attack), a method that manipulates logits communication to mislead and degrade the performance of client models. However, the impact of FDLA on participants with different identities and the effects of malicious modifications at various stages of knowledge transfer remain unexplored. To this end, we present PCFDLA (Peak-Controlled Federated Distillation Logits Attack), an advanced and more stealthy logits poisoning attack method for FD. PCFDLA enhances the effectiveness of FDLA by carefully controlling the peak values of logits to create highly misleading yet inconspicuous modifications. Furthermore, we introduce a novel metric for better evaluating attack efficacy, demonstrating that PCFDLA maintains stealth while being significantly more disruptive to victim models compared to its predecessors. Experimental results across various datasets confirm the superior impact of PCFDLA on model accuracy, solidifying its potential threat in federated distillation systems.
Abstract（参考訳）: フェデレート蒸留(Federated Distillation, FD)は、分散機械学習に対する革新的なアプローチであり、中央サーバへの広範なモデルパラメータのアップロードを必要とせずに、知識蒸留を効率的かつ柔軟なデバイス間知識転送に活用する。 FDの人気は高まっているが、毒殺攻撃の脆弱性はいまだに解明されていない。このギャップに対処するため、我々は以前FDLA(Federated Distillation Logits Attack)を導入しました。しかし、異なるアイデンティティを持つ被験者に対するFDLAの影響や、知識伝達の様々な段階における悪意のある修正の影響は未解明のままである。そこで本研究では,FDのより高度な,よりステルスなロジット中毒攻撃法であるPCFDLA(Peak-Controlled Federated Distillation Logits Attack)を提案する。 PCFDLAは、ロジットのピーク値を慎重に制御することでFDLAの有効性を高め、非常に誤解を招くが目立たない修正を生み出す。さらに,PCFDLAは,攻撃効果を評価するための新しい指標を導入し,PCFDLAのステルスを維持しつつも,前者に比べて被害者モデルよりもはるかに破壊的であることを実証した。各種データセットに対する実験結果から,PCFDLAのモデル精度への影響は良好であることが確認された。

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