論文の概要: ByzSFL: Achieving Byzantine-Robust Secure Federated Learning with Zero-Knowledge Proofs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06953v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 22:14:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:20:01.628095
• Title: ByzSFL: Achieving Byzantine-Robust Secure Federated Learning with Zero-Knowledge Proofs
• Title（参考訳）: ByzSFL:Zero-Knowledge ProofsによるByzantine-Robust Secure Federated Learningの達成
• Authors: Yongming Fan, Rui Zhu, Zihao Wang, Chenghong Wang, Haixu Tang, Ye Dong, Hyunghoon Cho, Lucila Ohno-Machado,
• Abstract要約: AIモデルは、分散型でプライベートなデータの性質のため、医療や金融といったデータに敏感な業界では課題に直面している。 本研究では,ビザンチン・ロバスト・セキュアアグリゲーションを高効率で実現する新しいシステムであるByzSFLを提案する。 この手法はアグリゲーションの整合性を維持するだけでなく、計算効率を大幅に向上させ、既存のソリューションの約100倍の速度でByzSFLを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.987032630627528
• License:
• Abstract: The advancement of AI models, especially those powered by deep learning, faces significant challenges in data-sensitive industries like healthcare and finance due to the distributed and private nature of data. Federated Learning (FL) and Secure Federated Learning (SFL) enable collaborative model training without data sharing, enhancing privacy by encrypting shared intermediate results. However, SFL currently lacks effective Byzantine robustness, a critical property that ensures model performance remains intact even when some participants act maliciously. Existing Byzantine-robust methods in FL are incompatible with SFL due to the inefficiency and limitations of encryption operations in handling complex aggregation calculations. This creates a significant gap in secure and robust model training. To address this gap, we propose ByzSFL, a novel SFL system that achieves Byzantine-robust secure aggregation with high efficiency. Our approach offloads aggregation weight calculations to individual parties and introduces a practical zero-knowledge proof (ZKP) protocol toolkit. This toolkit supports widely used operators for calculating aggregation weights, ensuring correct computations without compromising data privacy. Not only does this method maintain aggregation integrity, but it also significantly boosts computational efficiency, making ByzSFL approximately 100 times faster than existing solutions. Furthermore, our method aligns with open-source AI trends, enabling plaintext publication of the final model without additional information leakage, thereby enhancing the practicality and robustness of SFL in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングを活用したAIモデルの進歩は、分散型でプライベートなデータの性質のため、医療や金融といったデータに敏感な産業において大きな課題に直面している。 フェデレートラーニング(FL)とセキュアフェデレーションラーニング(SFL)は、データ共有なしで協調的なモデルトレーニングを可能にし、共通中間結果を暗号化することでプライバシーを向上する。 しかしながら、現在SFLは、一部の参加者が悪意を持って行動しても、モデルパフォーマンスが持続することを保証する重要な特性である、効果的なビザンチン堅牢性を欠いている。 既存のByzantine-Robust法は、複雑な集約計算を扱う際の暗号化操作の非効率性と制限のため、SFLと互換性がない。 これにより、セキュアで堅牢なモデルトレーニングにおいて、大きなギャップが生まれます。 このギャップに対処するために,ビザンチン・ロバスト安全なアグリゲーションを高効率で実現する新しいSFLシステムであるByzSFLを提案する。 提案手法は, 集約重み計算を個々の当事者にオフロードし, 実用的なゼロ知識証明 (ZKP) プロトコルツールキットを導入する。 このツールキットは、集約重量を計算するために広く使われている演算子をサポートし、データのプライバシーを損なうことなく正しい計算を保証する。 この手法はアグリゲーションの整合性を維持するだけでなく、計算効率を大幅に向上させ、既存のソリューションの約100倍の速度でByzSFLを実現する。 さらに,本手法はオープンソースAIのトレンドと整合し,情報漏洩を伴わずに最終モデルの平文公開を可能にし,実世界のアプリケーションにおけるSFLの実用性と堅牢性を向上させる。

関連論文リスト

• Digital Twin-Assisted Federated Learning with Blockchain in Multi-tier Computing Systems [67.14406100332671]
  産業用 4.0 システムでは、リソース制約のあるエッジデバイスが頻繁にデータ通信を行う。 本稿では,デジタルツイン (DT) とフェデレーション付きデジタルツイン (FL) 方式を提案する。 提案手法の有効性を数値解析により検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T17:48:02Z)
• Personalized Federated Learning Techniques: Empirical Analysis [2.9521571597754885]
  我々は、様々なデータセットとデータ分割にまたがる10の卓越したpFL手法を実証的に評価し、その性能に有意な違いが判明した。 本研究は,pFLのスケーリングにおける通信効率の重要な役割を強調し,実際の展開における資源利用にどのように影響するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T18:16:28Z)
• R-SFLLM: Jamming Resilient Framework for Split Federated Learning with Large Language Models [83.77114091471822]
  Split Federated Learning (SFL)は、分散機械学習(ML)における計算効率のパラダイムである。 SFLの課題は、特に無線チャネル上に展開する場合、送信されたモデルパラメータが相手のジャミングに感受性を持つことである。 これは、言語理解に不可欠である大規模言語モデル(LLM)における単語埋め込みパラメータに対して特に顕著である。 無線ネットワーク上でのLLM(R-SFLLM)を用いたレジリエンスSFLのための物理層フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T12:21:29Z)
• Privacy-preserving Federated Primal-dual Learning for Non-convex and Non-smooth Problems with Model Sparsification [51.04894019092156]
  FL(Federated Learning)は,FLオーケストレーション(PS)の下でクライアント上でモデルをトレーニングする,急速に成長する領域として認識されている。 本稿では,非滑らかなFL問題に対して,新しい一次分離アルゴリズムを提案し,保証する。 その独特な洞察力のある性質とその分析も提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T14:15:47Z)
• Federated Learning with Reduced Information Leakage and Computation [17.069452700698047]
  フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散学習パラダイムであり、複数の分散クライアントが、ローカルデータを共有せずに共通のモデルを共同で学習することを可能にする。 本稿では,モデル更新毎に一階近似を適用する手法であるUpcycled-FLを紹介する。 この戦略の下では、FL更新の半分は情報漏洩を伴わず、計算と送信のコストを大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T06:22:06Z)
• Semi-Federated Learning: Convergence Analysis and Optimization of A Hybrid Learning Framework [70.83511997272457]
  本稿では,ベースステーション(BS)とデバイスの両方を活用するセミフェデレーション学習(SemiFL)パラダイムを提案し,中央集権学習(CL)とFLのハイブリッド実装を提案する。 我々はこの難解な問題を解くための2段階のアルゴリズムを提案し、ビームフォーマに閉形式解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T03:32:39Z)
• SemiSFL: Split Federated Learning on Unlabeled and Non-IID Data [34.49090830845118]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがネットワークエッジで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できるようにするためのものだ。 クラスタリング正規化を取り入れて,ラベルなしおよび非IIDクライアントデータでSFLを実行する,Semi-supervised SFLシステムを提案する。 本システムは,訓練時間の3.8倍の高速化を実現し,目標精度を達成しつつ通信コストを約70.3%削減し,非IIDシナリオで最大5.8%の精度向上を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-29T02:35:37Z)
• WW-FL: Secure and Private Large-Scale Federated Learning [15.412475066687723]
  Federated Learning(FL)は、クライアントデバイス上でトレーニングデータを保持することによって、データのプライバシを保証する、大規模分散機械学習の効率的なアプローチである。 最近の研究でFLの脆弱性が発見され、毒殺攻撃によってセキュリティとプライバシーの両方に影響を及ぼした。 データとグローバルモデルのプライバシを保証するために,セキュアなマルチパーティ計算と階層的なFLを組み合わせた,革新的なフレームワークであるWW-FLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T11:02:55Z)
• Desirable Companion for Vertical Federated Learning: New Zeroth-Order Gradient Based Algorithm [140.25480610981504]
  VFLアルゴリズムを評価するための指標の完全なリストには、モデル適用性、プライバシ、通信、計算効率が含まれるべきである。 ブラックボックスのスケーラビリティを備えた新しいVFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-19T13:55:47Z)
• Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning [61.488646649045215]
  フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T19:03:39Z)
• Secure Neuroimaging Analysis using Federated Learning with Homomorphic Encryption [14.269757725951882]
  フェデレートラーニング(FL)は、異なるリモートデータソース上の機械学習モデルの分散計算を可能にする。 最近のメンバーシップ攻撃は、モデルパラメータや要約統計が中央サイトと共有されているときに、個人的または機密性の高い個人情報が漏洩したり、推測されることがあることを示している。 完全同相暗号(FHE)を用いたセキュアFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T12:15:52Z)

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。