論文の概要: DMM: Distributed Matrix Mechanism for Differentially-Private Federated Learning using Packed Secret Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16161v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 16:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:38.556607
• Title: DMM: Distributed Matrix Mechanism for Differentially-Private Federated Learning using Packed Secret Sharing
• Title（参考訳）: DMM:パッケージ秘密共有を用いた差分生産型フェデレーション学習のための分散行列機構
• Authors: Alexander Bienstock, Ujjwal Kumar, Antigoni Polychroniadou,
• Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は最近、産業とアカデミックの両方で多くの注目を集めています。 FLでは、機械学習モデルは、複数のラウンドにまたがって委員会に配置されたさまざまなエンドユーザのデータを使用して訓練される。 このようなデータは、しばしばセンシティブであるため、FLの主な課題は、モデルの実用性を維持しながらプライバシを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.336015600778396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has gained lots of traction recently, both in industry and academia. In FL, a machine learning model is trained using data from various end-users arranged in committees across several rounds. Since such data can often be sensitive, a primary challenge in FL is providing privacy while still retaining utility of the model. Differential Privacy (DP) has become the main measure of privacy in the FL setting. DP comes in two flavors: central and local. In the former, a centralized server is trusted to receive the users' raw gradients from a training step, and then perturb their aggregation with some noise before releasing the next version of the model. In the latter (more private) setting, noise is applied on users' local devices, and only the aggregation of users' noisy gradients is revealed even to the server. Great strides have been made in increasing the privacy-utility trade-off in the central DP setting, by utilizing the so-called matrix mechanism. However, progress has been mostly stalled in the local DP setting. In this work, we introduce the distributed matrix mechanism to achieve the best-of-both-worlds; local DP and also better privacy-utility trade-off from the matrix mechanism. We accomplish this by proposing a cryptographic protocol that securely transfers sensitive values across rounds, which makes use of packed secret sharing. This protocol accommodates the dynamic participation of users per training round required by FL, including those that may drop out from the computation. We provide experiments which show that our mechanism indeed significantly improves the privacy-utility trade-off of FL models compared to previous local DP mechanisms, with little added overhead.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は最近、産業とアカデミックの両方で多くの注目を集めています。 FLでは、機械学習モデルは、複数のラウンドで委員会に配置されたさまざまなエンドユーザのデータを使用して訓練される。 このようなデータは、しばしばセンシティブであるため、FLの主な課題は、モデルの実用性を維持しながらプライバシを提供することである。 差分プライバシー(DP)は、FL設定におけるプライバシの主要な指標となっている。 DPには、中央と局所の2つのフレーバーがある。 前者では、集中型サーバは、トレーニングステップからユーザの生の勾配を受信し、次にモデルの次のバージョンをリリースする前に、いくつかのノイズでアグリゲーションを摂動するように信頼されている。 後者の(よりプライベートな)設定では、ユーザのローカルデバイスにノイズが適用される。 中央DP設定におけるプライバシーユーティリティトレードオフの増大には,いわゆるマトリックス機構を活用して大きな努力がなされている。 しかし、地元民党では進歩が停滞している。 そこで本研究では, 分散行列機構を導入し, ローカルDP, および行列機構からのプライバシー・ユーティリティのトレードオフを改善する。 我々は、暗号化プロトコルを提案し、ラウンド間で機密性の高い値をセキュアに転送し、秘密の共有を満載する。 このプロトコルは、FLが必要とするトレーニングラウンド1回あたりのユーザの動的参加を許容する。 我々は,従来のローカルDP機構と比較して,FLモデルのプライバシ・ユーティリティ・トレードオフを大幅に改善し,オーバーヘッドを少なくする実験を行った。

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