論文の概要: Flotta: a Secure and Flexible Spark-inspired Federated Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13473v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 13:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:04:14.194891
• Title: Flotta: a Secure and Flexible Spark-inspired Federated Learning Framework
• Title（参考訳）: Flotta: セキュアでフレキシブルなSparkにインスパイアされたフェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Claudio Bonesana, Daniele Malpetti, Sandra Mitrović, Francesca Mangili, Laura Azzimonti,
• Abstract要約: Flottaは、バイオメディカルフィールドのような高度なセキュリティを必要とするコンテキストで研究を行う多党コンソーシアムに分散されたセンシティブなデータに基づいて、機械学習モデルをトレーニングするために設計されたフェデレートラーニングフレームワークである。 FlottaはApache Sparkのいくつかの側面にインスパイアされたPythonパッケージで、柔軟性とセキュリティの両方を提供し、コンソーシアム内部のマシンのみを使用して研究を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Flotta, a Federated Learning framework designed to train machine learning models on sensitive data distributed across a multi-party consortium conducting research in contexts requiring high levels of security, such as the biomedical field. Flotta is a Python package, inspired in several aspects by Apache Spark, which provides both flexibility and security and allows conducting research using solely machines internal to the consortium. In this paper, we describe the main components of the framework together with a practical use case to illustrate the framework's capabilities and highlight its security, flexibility and user-friendliness.
• Abstract（参考訳）: Flottaは、バイオメディカルフィールドのような高度なセキュリティを必要とする状況下で研究を行う多党コンソーシアムに分散されたセンシティブなデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするために設計されたフェデレートラーニングフレームワークである。 FlottaはPythonパッケージで、Apache Sparkのいくつかの側面にインスパイアされたもので、柔軟性とセキュリティの両方を提供し、コンソーシアム内部のマシンのみを使用して研究を行うことができる。 本稿では,フレームワークの主要なコンポーネントと,フレームワークの能力とセキュリティ,柔軟性,ユーザフレンドリさを強調する実践的なユースケースについて述べる。

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