論文の概要: FedEM: A Privacy-Preserving Framework for Concurrent Utility Preservation in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06021v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 02:48:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:47:01.298351
• Title: FedEM: A Privacy-Preserving Framework for Concurrent Utility Preservation in Federated Learning
• Title（参考訳）: FedEM: フェデレーション学習における同時使用性保護のためのプライバシ保護フレームワーク
• Authors: Mingcong Xu, Xiaojin Zhang, Wei Chen, Hai Jin,
• Abstract要約: Federated Learning (FL)は、分散クライアント間で、ローカルデータを共有せずにモデルの協調的なトレーニングを可能にし、分散システムにおけるプライバシの問題に対処する。 適応雑音注入による制御摂動を組み込んだ新しいアルゴリズムであるフェデレートエラー最小化(FedEM)を提案する。 ベンチマークデータセットの実験結果から、FedEMはプライバシのリスクを著しく低減し、モデルの正確性を保ち、プライバシ保護とユーティリティ保護の堅牢なバランスを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.853502904387376
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative training of models across distributed clients without sharing local data, addressing privacy concerns in decentralized systems. However, the gradient-sharing process exposes private data to potential leakage, compromising FL's privacy guarantees in real-world applications. To address this issue, we propose Federated Error Minimization (FedEM), a novel algorithm that incorporates controlled perturbations through adaptive noise injection. This mechanism effectively mitigates gradient leakage attacks while maintaining model performance. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that FedEM significantly reduces privacy risks and preserves model accuracy, achieving a robust balance between privacy protection and utility preservation.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、分散クライアント間で、ローカルデータを共有せずにモデルの協調的なトレーニングを可能にし、分散システムにおけるプライバシの問題に対処する。 しかし、勾配共有プロセスはプライベートデータを潜在的リークに公開し、現実世界のアプリケーションにおけるFLのプライバシー保証を損なう。 この問題に対処するために,適応ノイズ注入による制御摂動を組み込んだ新しいアルゴリズムであるフェデレートエラー最小化(FedEM)を提案する。 この機構は、モデル性能を維持しながら、勾配漏れ攻撃を効果的に軽減する。 ベンチマークデータセットの実験結果から、FedEMはプライバシのリスクを著しく低減し、モデルの正確性を保ち、プライバシ保護とユーティリティ保護の堅牢なバランスを達成している。

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