論文の概要: Privacy Attack in Federated Learning is Not Easy: An Experimental Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19301v1
• Date: Sat, 28 Sep 2024 10:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 00:08:33.387164
• Title: Privacy Attack in Federated Learning is Not Easy: An Experimental Study
• Title（参考訳）: フェデレーション学習におけるプライバシー侵害は容易ではない:実験的検討
• Authors: Hangyu Zhu, Liyuan Huang, Zhenping Xie,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のために提案される分散機械学習のパラダイムである。 近年の研究では、FLはプライバシー保護を完全に保証できないことが示されている。 プライバシ攻撃FLアルゴリズムが現実的なフェデレーション環境で有効かどうかは不明だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.065947993017158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is an emerging distributed machine learning paradigm proposed for privacy preservation. Unlike traditional centralized learning approaches, FL enables multiple users to collaboratively train a shared global model without disclosing their own data, thereby significantly reducing the potential risk of privacy leakage. However, recent studies have indicated that FL cannot entirely guarantee privacy protection, and attackers may still be able to extract users' private data through the communicated model gradients. Although numerous privacy attack FL algorithms have been developed, most are designed to reconstruct private data from a single step of calculated gradients. It remains uncertain whether these methods are effective in realistic federated environments or if they have other limitations. In this paper, we aim to help researchers better understand and evaluate the effectiveness of privacy attacks on FL. We analyze and discuss recent research papers on this topic and conduct experiments in a real FL environment to compare the performance of various attack methods. Our experimental results reveal that none of the existing state-of-the-art privacy attack algorithms can effectively breach private client data in realistic FL settings, even in the absence of defense strategies. This suggests that privacy attacks in FL are more challenging than initially anticipated.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のために提案される分散機械学習のパラダイムである。 従来の集中型学習アプローチとは異なり、FLでは、複数のユーザが自身のデータを開示することなく、共有グローバルモデルを共同でトレーニングすることができるため、プライバシー漏洩のリスクが大幅に低減される。 しかし、最近の研究では、FLはプライバシー保護を完全に保証することはできないことが示されており、攻撃者は通信モデル勾配を通じてユーザーのプライベートデータを抽出できる可能性がある。 多くのプライバシ攻撃FLアルゴリズムが開発されているが、その多くは計算された勾配の単一ステップからプライベートデータを再構築するように設計されている。 これらの手法が現実的なフェデレーション環境で有効かどうか、あるいは他の制限があるかどうかは不明だ。 本稿では,FLに対するプライバシ攻撃の有効性を研究者がよりよく理解し,評価することを目的としている。 本稿では,この話題に関する最近の研究論文を分析し,実際のFL環境で実験を行い,様々な攻撃手法の性能を比較した。 我々の実験結果によると、既存の最先端のプライバシー攻撃アルゴリズムは、防衛戦略がなくても、現実的なFL設定でプライベートクライアントデータを効果的に侵害することはできない。 これは、FLにおけるプライバシー攻撃が、当初予想されていたよりも難しいことを示唆している。

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