論文の概要: FinP: Fairness-in-Privacy in Federated Learning by Addressing Disparities in Privacy Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17748v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 00:56:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 18:40:46.035099
• Title: FinP: Fairness-in-Privacy in Federated Learning by Addressing Disparities in Privacy Risk
• Title（参考訳）: FinP:プライバシリスクの格差に対処するフェデレーション学習の公正性
• Authors: Tianyu Zhao, Mahmoud Srewa, Salma Elmalaki,
• Abstract要約: FinPは、ソース推論攻撃に対する不適切な露出を軽減し、プライバシの公平性を達成するために設計されたフレームワークである。 FinPは、(1)グローバルモデルにおけるクライアントコントリビューションの不公平に対処するためのサーバ側適応アグリゲーション、(2)クライアント脆弱性を減らすためのクライアント側正規化という2つのアプローチを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.752864126266439
• License:
• Abstract: Ensuring fairness in machine learning, particularly in human-centric applications, extends beyond algorithmic bias to encompass fairness in privacy, specifically the equitable distribution of privacy risk. This is critical in federated learning (FL), where decentralized data necessitates balanced privacy preservation across clients. We introduce FinP, a framework designed to achieve fairness in privacy by mitigating disproportionate exposure to source inference attacks (SIA). FinP employs a dual approach: (1) server-side adaptive aggregation to address unfairness in client contributions in global model, and (2) client-side regularization to reduce client vulnerability. This comprehensive strategy targets both the symptoms and root causes of privacy unfairness. Evaluated on the Human Activity Recognition (HAR) and CIFAR-10 datasets, FinP demonstrates ~20% improvement in fairness in privacy on HAR with minimal impact on model utility, and effectively mitigates SIA risks on CIFAR-10, showcasing its ability to provide fairness in privacy in FL systems without compromising performance.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における公正性、特に人間中心のアプリケーションにおける保証は、アルゴリズムバイアスを超えて、プライバシの公平性、特にプライバシーリスクの公平な分布を包含する。 これは、分散化されたデータがクライアント間でのプライバシー保護のバランスをとる必要がある、連邦学習(FL)において重要である。 我々は、ソース推論攻撃(SIA)に対する不適切な露出を軽減し、プライバシの公平性を達成するために設計されたフレームワークであるFinPを紹介する。 FinPは、(1)グローバルモデルにおけるクライアントコントリビューションの不公平に対処するためのサーバ側適応アグリゲーション、(2)クライアント脆弱性を減らすためのクライアント側正規化という2つのアプローチを採用している。 この包括的な戦略は、プライバシーの不公平の症状と根本原因の両方をターゲットにしている。 HAR(Human Activity Recognition)とCIFAR-10データセットに基づいて評価されたFinPは、モデルユーティリティに最小限の影響でHAR上のプライバシの公正性を約20%改善し、CIFAR-10におけるSIAリスクを効果的に軽減し、パフォーマンスを損なうことなくFLシステムのプライバシの公正性を提供する能力を示す。

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