論文の概要: DPFedBank: Crafting a Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Financial Institutions with Policy Pillars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13753v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 16:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:01.421337
• Title: DPFedBank: Crafting a Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Financial Institutions with Policy Pillars
• Title（参考訳）: DPFedBank: ポリシーピラーによる金融機関のためのプライバシ保護フェデレーション学習フレームワークの構築
• Authors: Peilin He, Chenkai Lin, Isabella Montoya,
• Abstract要約: 本稿では、金融機関が協調して機械学習モデルを開発できるようにする革新的なフレームワークDPFedBankについて述べる。 DPFedBankは、金融データに関連するユニークなプライバシとセキュリティ上の課題に対処するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09363323206192666
• License:
• Abstract: In recent years, the financial sector has faced growing pressure to adopt advanced machine learning models to derive valuable insights while preserving data privacy. However, the highly sensitive nature of financial data presents significant challenges to sharing and collaboration. This paper presents DPFedBank, an innovative framework enabling financial institutions to collaboratively develop machine learning models while ensuring robust data privacy through Local Differential Privacy (LDP) mechanisms. DPFedBank is designed to address the unique privacy and security challenges associated with financial data, allowing institutions to share insights without exposing sensitive information. By leveraging LDP, the framework ensures that data remains confidential even during collaborative processes, providing a crucial solution for privacy-aware machine learning in finance. We conducted an in-depth evaluation of the potential vulnerabilities within this framework and developed a comprehensive set of policies aimed at mitigating these risks. The proposed policies effectively address threats posed by malicious clients, compromised servers, inherent weaknesses in existing Differential Privacy-Federated Learning (DP-FL) frameworks, and sophisticated external adversaries. Unlike existing DP-FL approaches, DPFedBank introduces a novel combination of adaptive LDP mechanisms and advanced cryptographic techniques specifically tailored for financial data, which significantly enhances privacy while maintaining model utility. Key security enhancements include the implementation of advanced authentication protocols, encryption techniques for secure data exchange, and continuous monitoring systems to detect and respond to malicious activities in real-time.
• Abstract（参考訳）: 近年、金融セクターは、データプライバシを保ちながら価値ある洞察を導き出すために、高度な機械学習モデルを採用する圧力の高まりに直面している。 しかし、金融データの非常に敏感な性質は、共有とコラボレーションに大きな課題をもたらしている。 本稿では,ローカル微分プライバシ(LDP)機構を通じて堅牢なデータプライバシを確保しつつ,金融機関が協調して機械学習モデルを開発できるようにする,革新的なフレームワークDPFedBankを提案する。 DPFedBankは、金融データに関連するユニークなプライバシとセキュリティ上の課題に対処するために設計されている。 LDPを活用することで、このフレームワークは、協力プロセスの間もデータが機密保持されることを保証し、金融におけるプライバシに配慮した機械学習の重要なソリューションを提供する。 このフレームワークの潜在的な脆弱性の詳細な評価を行い、これらのリスクを軽減するための包括的なポリシーセットを開発しました。 提案されたポリシーは、悪意のあるクライアントによる脅威、妥協されたサーバ、既存の差別化プライバシ・フェデレート・ラーニング(DP-FL)フレームワーク固有の弱点、洗練された外部敵による脅威に効果的に対処する。 既存のDP-FLアプローチとは異なり、DPFedBankは、適応LDPメカニズムと金融データに特化した高度な暗号技術を組み合わせた新しい組み合わせを導入し、モデルユーティリティを維持しながらプライバシーを大幅に向上させた。 鍵となるセキュリティ強化には、高度な認証プロトコルの実装、セキュアなデータ交換のための暗号化技術、悪意のあるアクティビティをリアルタイムで検出および応答する継続的監視システムなどが含まれる。

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