論文の概要: Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04451v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 14:06:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:01:37.623198
• Title: Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
• Title（参考訳）: 非IID環境におけるクロスサイトフェデレーション学習のためのプライバシ保護とロバスト集約
• Authors: Marco Arazzi, Mert Cihangiroglu, Antonino Nocera,
• Abstract要約: フェデレーション平均化は、フェデレーション学習において最も広く使われているアグリゲーション戦略である。 私たちのメソッドは、追加のクライアントメタデータを不要にするため、グラデーション更新のみに依存しています。 本研究は, グラデーションマスキングの有効性を, フェデレート学習のための実用的でセキュアなソリューションとして確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License:
• Abstract: Federated Averaging remains the most widely used aggregation strategy in federated learning due to its simplicity and scalability. However, its performance degrades significantly in non-IID data settings, where client distributions are highly imbalanced or skewed. Additionally, it relies on clients transmitting metadata, specifically the number of training samples, which introduces privacy risks and may conflict with regulatory frameworks like the European GDPR. In this paper, we propose a novel aggregation strategy that addresses these challenges by introducing class-aware gradient masking. Unlike traditional approaches, our method relies solely on gradient updates, eliminating the need for any additional client metadata, thereby enhancing privacy protection. Furthermore, our approach validates and dynamically weights client contributions based on class-specific importance, ensuring robustness against non-IID distributions, convergence prevention, and backdoor attacks. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our method not only outperforms FedAvg and other widely accepted aggregation strategies in non-IID settings but also preserves model integrity in adversarial scenarios. Our results establish the effectiveness of gradient masking as a practical and secure solution for federated learning.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション平均化は、そのシンプルさとスケーラビリティのため、フェデレーション学習において最も広く使われているアグリゲーション戦略である。 しかし、クライアントの分布が高度に不均衡であったり、歪んだりするIID以外のデータ設定では、その性能は著しく低下する。 さらに、クライアントがメタデータを送信すること、特にプライバシーリスクを導入し、欧州GDPRのような規制フレームワークと競合する可能性のあるトレーニングサンプルの数に依存している。 本稿では,クラス認識型勾配マスキングを導入することで,これらの課題に対処する新しいアグリゲーション戦略を提案する。 従来のアプローチとは異なり、当社のメソッドは勾配更新のみに依存しており、追加のクライアントメタデータを必要としないため、プライバシー保護が強化される。 さらに,本手法は,非IID分布に対するロバスト性,収束防止,バックドアアタックを保証し,クラス固有の重要度に基づいてクライアントのコントリビューションを動的に評価・重み付けする。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々の手法はFedAvgや他の広く受け入れられているアグリゲーション戦略を非IID設定で上回るだけでなく、敵シナリオにおけるモデルの整合性も維持できることが示された。 本研究は, グラデーションマスキングの有効性を, フェデレート学習のための実用的でセキュアなソリューションとして確立した。

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