論文の概要: On Joint Noise Scaling in Differentially Private Federated Learning with Multiple Local Steps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19286v1
- Date: Sat, 27 Jul 2024 15:54:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 19:01:38.793229
- Title: On Joint Noise Scaling in Differentially Private Federated Learning with Multiple Local Steps
- Title(参考訳): 複数の局所的なステップを持つ差分私的フェデレーション学習における関節雑音のスケーリングについて
- Authors: Mikko A. Heikkilä,
- Abstract要約: フェデレーション学習(Federated Learning)とは、生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングする分散学習環境である。
簡単な新しい分析によって、セキュアなアグリゲーションの恩恵を受けながら、パーティが複数のローカルな最適化ステップを実行できることを示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5439020425818999
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Federated learning is a distributed learning setting where the main aim is to train machine learning models without having to share raw data but only what is required for learning. To guarantee training data privacy and high-utility models, differential privacy and secure aggregation techniques are often combined with federated learning. However, with fine-grained protection granularities the currently existing techniques require the parties to communicate for each local optimisation step, if they want to fully benefit from the secure aggregation in terms of the resulting formal privacy guarantees. In this paper, we show how a simple new analysis allows the parties to perform multiple local optimisation steps while still benefiting from joint noise scaling when using secure aggregation. We show that our analysis enables higher utility models with guaranteed privacy protection under limited number of communication rounds.
- Abstract(参考訳): フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、学習に必要なデータを共有することなく、マシンラーニングモデルをトレーニングする分散ラーニング環境である。
トレーニングデータプライバシと高ユーティリティモデルを保証するため、差分プライバシとセキュアアグリゲーション技術は、しばしば連合学習と組み合わせられる。
しかし、厳密な保護の粒度によって、現在存在する技術は、正式なプライバシー保証の結果として生じるセキュアなアグリゲーションの恩恵を完全に享受したい場合、各局所的な最適化ステップに対して、当事者にコミュニケーションを要求する。
本稿では,セキュアなアグリゲーションを用いた場合のジョイントノイズスケーリングの恩恵を受けながら,複数の局所的な最適化を行うための簡易な解析手法を提案する。
本分析により,限られた通信ラウンド数で,プライバシー保護が保証された高機能モデルの実現が可能であることを示す。
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