Fugu-MT 論文翻訳(概要): FRIDA: Free-Rider Detection using Privacy Attacks

論文の概要: FRIDA: Free-Rider Detection using Privacy Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05020v1
Date: Mon, 7 Oct 2024 13:20:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 00:48:04.688927
Title: FRIDA: Free-Rider Detection using Privacy Attacks
Title（参考訳）: FRIDA:プライバシ攻撃を用いたフリーライダー検出
Authors: Pol G. Recasens, Ádám Horváth, Alberto Gutierrez-Torre, Jordi Torres, Josep Ll. Berral, Balázs Pejó,
Abstract要約: プライバシ攻撃を用いたフリーライダー検出のためのFRIDAを提案する。 FRIDAは、基礎となるトレーニングデータセットの詳細を直接推論し、フリーライダーの振る舞いを示す特徴を明らかにする。評価の結果,FRIDAは最先端の手法,特に非IID環境では優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.298325823708695
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated learning is increasingly popular as it enables multiple parties with limited datasets and resources to train a high-performing machine learning model collaboratively. However, similarly to other collaborative systems, federated learning is vulnerable to free-riders -- participants who do not contribute to the training but still benefit from the shared model. Free-riders not only compromise the integrity of the learning process but also slow down the convergence of the global model, resulting in increased costs for the honest participants. To address this challenge, we propose FRIDA: free-rider detection using privacy attacks, a framework that leverages inference attacks to detect free-riders. Unlike traditional methods that only capture the implicit effects of free-riding, FRIDA directly infers details of the underlying training datasets, revealing characteristics that indicate free-rider behaviour. Through extensive experiments, we demonstrate that membership and property inference attacks are effective for this purpose. Our evaluation shows that FRIDA outperforms state-of-the-art methods, especially in non-IID settings.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、限られたデータセットとリソースを持つ複数のパーティが、高性能な機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにすることで、ますます人気が高まっている。しかし、他のコラボレーティブシステムと同様に、フェデレートされた学習はフリーライダーに対して脆弱である。フリーライダーは学習プロセスの完全性を損なうだけでなく、グローバルモデルの収束を遅くする。この課題に対処するために、プライバシ攻撃を用いたフリーライダー検出(FRIDA:free-rider detection)を提案する。フリーライディングの暗黙的な効果のみをキャプチャする従来の方法とは異なり、FRIDAは基礎となるトレーニングデータセットの詳細を直接推論し、フリーライダの振る舞いを示す特徴を明らかにする。広範な実験を通じて,この目的のために,メンバシップとプロパティ推論攻撃が有効であることを示す。評価の結果,FRIDAは最先端の手法,特に非IID環境では優れていた。

関連論文リスト

Celtibero: Robust Layered Aggregation for Federated Learning [0.0]
Celtiberoは, 対向操作に対する強靭性を高めるため, 層状アグリゲーションを統合した新しい防御機構である。セルティベロは、標的外および標的標的の毒殺攻撃において、最小攻撃成功率(ASR)を維持しつつ、常に高い主タスク精度(MTA)を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-26T12:54:00Z)
Selective Knowledge Sharing for Privacy-Preserving Federated Distillation without A Good Teacher [52.2926020848095]
フェデレーション学習は、ホワイトボックス攻撃に脆弱で、異種クライアントへの適応に苦慮している。本稿では,選択的FD(Selective-FD)と呼ばれるFDのための選択的知識共有機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:04:19Z)
Combating Exacerbated Heterogeneity for Robust Models in Federated Learning [91.88122934924435]
対人訓練と連合学習の組み合わせは、望ましくない頑丈さの劣化につながる可能性がある。我々は、Slack Federated Adversarial Training (SFAT)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。各種ベンチマークおよび実世界のデータセットに対するSFATの合理性と有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-01T06:16:15Z)
RelaxLoss: Defending Membership Inference Attacks without Losing Utility [68.48117818874155]
より達成可能な学習目標を持つ緩和された損失に基づく新しい学習フレームワークを提案する。 RelaxLossは、簡単な実装と無視可能なオーバーヘッドのメリットを加えた任意の分類モデルに適用できる。当社のアプローチはMIAに対するレジリエンスの観点から,常に最先端の防御機構より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-12T19:34:47Z)
Ensemble Federated Adversarial Training with Non-IID data [1.5878082907673585]
敵対的なサンプルは、悪意のある目的を達成するためにクライアントモデルを混乱させ、騙すことができます。本稿では, EFAT(Ensemble Federated Adversarial Training Method)について紹介する。提案手法は,フェデレーション学習と敵対的アプローチを単独で組み合わせた場合と比較して,有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-26T03:55:20Z)
Federated Robustness Propagation: Sharing Adversarial Robustness in Federated Learning [98.05061014090913]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有することなく、参加するユーザのセットから学習する、人気のある分散ラーニングスキーマとして登場した。敵対的トレーニング(AT)は集中学習のための健全なソリューションを提供する。既存のFL技術では,非IDユーザ間の対向的ロバスト性を効果的に広めることができないことを示す。本稿では, バッチ正規化統計量を用いてロバスト性を伝達する, 単純かつ効果的な伝搬法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:52:33Z)
Privacy-Preserving Federated Learning on Partitioned Attributes [6.661716208346423]
フェデレーション学習は、ローカルデータやモデルを公開することなく、協調的なトレーニングを促進する。ローカルモデルをチューニングし、プライバシー保護された中間表現をリリースする逆学習ベースの手順を紹介します。精度低下を緩和するために,前方後方分割アルゴリズムに基づく防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-29T14:49:14Z)
Sampling Attacks: Amplification of Membership Inference Attacks by Repeated Queries [74.59376038272661]
本手法は,他の標準メンバーシップ相手と異なり,被害者モデルのスコアにアクセスできないような厳格な制限の下で動作可能な,新しいメンバーシップ推論手法であるサンプリングアタックを導入する。ラベルのみを公開している被害者モデルでは,攻撃のサンプリングが引き続き可能であり,攻撃者はその性能の最大100%を回復できることを示す。防衛においては,被害者モデルのトレーニング中の勾配摂動と予測時の出力摂動の形式で差分プライバシーを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T12:54:54Z)
Free-rider Attacks on Model Aggregation in Federated Learning [10.312968200748116]
本稿では,反復パラメータアグリゲーションに基づくフェデレーション学習スキームに対するフリーライダー攻撃の理論的および実験的解析について紹介する。我々は、これらの攻撃が公正な参加者の集約されたモデルに収束することを正式に保証する。我々は,フェデレートラーニングの現実的応用において,フリーライダー攻撃を避けるための勧告を提供することで結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-21T20:20:38Z)
Adversarial Self-Supervised Contrastive Learning [62.17538130778111]
既存の対数学習アプローチは、主にクラスラベルを使用して、誤った予測につながる対数サンプルを生成する。本稿では,未ラベルデータに対する新たな逆攻撃を提案する。これにより,モデルが摂動データサンプルのインスタンスレベルのアイデンティティを混乱させる。ラベル付きデータなしで頑健なニューラルネットワークを逆さまにトレーニングするための,自己教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-13T08:24:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。