論文の概要: FLiP: Privacy-Preserving Federated Learning based on the Principle of Least Privileg

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19548v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 12:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:57.414828
• Title: FLiP: Privacy-Preserving Federated Learning based on the Principle of Least Privileg
• Title（参考訳）: FLiP:極秘原則に基づくプライバシ保護フェデレーション学習
• Authors: ShiMao Xu, Xiaopeng Ke, Xing Su, Shucheng Li, Hao Wu, Sheng Zhong, Fengyuan Xu,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)では、生のデータの代わりに知識を共有することで、モデルのトレーニングを高精度に行うことができる。 トレーニング中、ユーザーは共有されている知識をコントロールできなくなり、データプライバシの深刻な問題を引き起こす。 FLトレーニングに最小特権(PoLP)の原則を導入することを目的としたFLiPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.60829979241686
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) allows users to share knowledge instead of raw data to train a model with high accuracy. Unfortunately, during the training, users lose control over the knowledge shared, which causes serious data privacy issues. We hold that users are only willing and need to share the essential knowledge to the training task to obtain the FL model with high accuracy. However, existing efforts cannot help users minimize the shared knowledge according to the user intention in the FL training procedure. This work proposes FLiP, which aims to bring the principle of least privilege (PoLP) to FL training. The key design of FLiP is applying elaborate information reduction on the training data through a local-global dataset distillation design. We measure the privacy performance through attribute inference and membership inference attacks. Extensive experiments show that FLiP strikes a good balance between model accuracy and privacy protection.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)では、生のデータの代わりに知識を共有することで、モデルのトレーニングを高精度に行うことができる。 残念ながら、トレーニング中に共有される知識のコントロールを失うため、データプライバシの深刻な問題が発生します。 我々は,FLモデルを高精度に取得するために,学習課題に不可欠な知識を共有する必要があることを留意する。 しかし、既存の取り組みは、FLトレーニング手順におけるユーザの意図に応じた共有知識の最小化には役に立たない。 FLトレーニングに最小特権(PoLP)の原則を導入することを目的としたFLiPを提案する。 FLiPの鍵となる設計は、ローカル・グロバル・データセット蒸留設計により、トレーニングデータに精巧な情報還元を適用することである。 属性推論およびメンバシップ推論攻撃によるプライバシパフォーマンスの測定を行う。 大規模な実験により、FLiPはモデル精度とプライバシ保護のバランスが良好であることが示されている。

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