論文の概要: Byzantine-Robust Federated Learning: An Overview With Focus on Developing Sybil-based Attacks to Backdoor Augmented Secure Aggregation Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22680v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 04:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:09.441721
• Title: Byzantine-Robust Federated Learning: An Overview With Focus on Developing Sybil-based Attacks to Backdoor Augmented Secure Aggregation Protocols
• Title（参考訳）: Byzantine-Robust Federated Learning: バックドア拡張セキュアアグリゲーションプロトコルに対するSybilベースのアタックの開発に焦点をあてて
• Authors: Atharv Deshmukh,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)パラダイムは、多数のクライアントがプライベートデータ上で機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 従来のFLスキームは、悪意のあるバックドアを注入することによってモデルのパフォーマンスを損なおうとするビザンティン攻撃に弱いままである。 本稿では,既存の手法やフレームワークの総括的かつ更新された分類法について,フェデレートラーニングプロトコルのロバストネスの強みと弱みを詳細に分析し,詳細に分析する前に提案する。 我々は,RoFLの脆弱性を利用したSybilベースの2つの新しい攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) paradigms enable large numbers of clients to collaboratively train Machine Learning models on private data. However, due to their multi-party nature, traditional FL schemes are left vulnerable to Byzantine attacks that attempt to hurt model performance by injecting malicious backdoors. A wide variety of prevention methods have been proposed to protect frameworks from such attacks. This paper provides a exhaustive and updated taxonomy of existing methods and frameworks, before zooming in and conducting an in-depth analysis of the strengths and weaknesses of the Robustness of Federated Learning (RoFL) protocol. From there, we propose two novel Sybil-based attacks that take advantage of vulnerabilities in RoFL. Finally, we conclude with comprehensive proposals for future testing, describe and detail implementation of the proposed attacks, and offer direction for improvements in the RoFL protocol as well as Byzantine-robust frameworks as a whole.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)パラダイムは、多数のクライアントがプライベートデータ上で機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 しかし、その多党的な性質のため、従来のFLスキームは悪質なバックドアを注入することでモデルのパフォーマンスを損なおうとするビザンツ攻撃に弱いままである。 このような攻撃からフレームワークを保護するため、様々な予防方法が提案されている。 本稿では,既存の手法やフレームワークの総括的かつ更新された分類法を提供し,その後,RoFLプロトコルの強みと弱みを詳細に分析・分析する。 そこで我々は,RoFLの脆弱性を利用する2つの新しいSybilベースの攻撃を提案する。 最後に、将来的なテストのための包括的な提案、提案された攻撃の実装の説明と詳細、そしてRoFLプロトコルとByzantine-Robustフレームワーク全体の改善の方向性を提供する。

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