論文の概要: Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning: A Deep Dive into Gradient Inversion Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11514v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 08:08:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:08:11.287256
• Title: Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning: A Deep Dive into Gradient Inversion Attacks
• Title（参考訳）: フェデレート・ラーニングの脆弱性を探る: グラディエント・インバージョン・アタックへの深い取り組み
• Authors: Pengxin Guo, Runxi Wang, Shuang Zeng, Jinjing Zhu, Haoning Jiang, Yanran Wang, Yuyin Zhou, Feifei Wang, Hui Xiong, Liangqiong Qu,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに、将来的なプライバシー保護協調モデルトレーニングパラダイムとして登場した。 プライベート情報は、共有勾配情報を通じて漏洩し、グラディエント・インバージョン・アタック(GIA)によって攻撃される。 我々は,既存の手法を,テキスト最適化に基づくGIA(OP-GIA),テキスト生成に基づくGIA(GEN-GIA),テキスト分析に基づくGIA(ANA-GIA)の3つのタイプに分類する。 この結果から,OP-GIAは不満足な性能にもかかわらず,最も実用的な攻撃条件であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.626786695068752
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising privacy-preserving collaborative model training paradigm without sharing raw data. However, recent studies have revealed that private information can still be leaked through shared gradient information and attacked by Gradient Inversion Attacks (GIA). While many GIA methods have been proposed, a detailed analysis, evaluation, and summary of these methods are still lacking. Although various survey papers summarize existing privacy attacks in FL, few studies have conducted extensive experiments to unveil the effectiveness of GIA and their associated limiting factors in this context. To fill this gap, we first undertake a systematic review of GIA and categorize existing methods into three types, i.e., \textit{optimization-based} GIA (OP-GIA), \textit{generation-based} GIA (GEN-GIA), and \textit{analytics-based} GIA (ANA-GIA). Then, we comprehensively analyze and evaluate the three types of GIA in FL, providing insights into the factors that influence their performance, practicality, and potential threats. Our findings indicate that OP-GIA is the most practical attack setting despite its unsatisfactory performance, while GEN-GIA has many dependencies and ANA-GIA is easily detectable, making them both impractical. Finally, we offer a three-stage defense pipeline to users when designing FL frameworks and protocols for better privacy protection and share some future research directions from the perspectives of attackers and defenders that we believe should be pursued. We hope that our study can help researchers design more robust FL frameworks to defend against these attacks.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに、将来的なプライバシー保護協調モデルトレーニングパラダイムとして登場した。 しかし、近年の研究では、共有勾配情報を通じてプライベート情報が漏洩し、グラディエント・インバージョン・アタック(GIA)によって攻撃されることが判明している。 多くのGIA手法が提案されているが, 詳細な分析, 評価, 要約はいまだに不足している。 FLにおける既存のプライバシ攻撃を概説する調査論文はいくつかあるが、GAAの有効性とその関連要因を明らかにするための広範な実験は、ほとんど行われていない。 このギャップを埋めるために、まず、GIAの体系的なレビューを行い、既存の手法を3つのタイプ、すなわち、OP-GIA(英語版)、GIA(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)、GIA(英語版)(英語版)(英語版)(英語版)(英語版))(英語版)(英語版))に分類する。 そして、FLにおける3種類のGIAを包括的に分析、評価し、その性能、実用性、潜在的な脅威に影響を与える要因について考察する。 その結果,OP-GIAは不満足な性能にもかかわらず最も実用的な攻撃条件であり,GEN-GIAには多くの依存性があり,ANA-GIAは容易に検出可能であり,どちらも実用的ではないことがわかった。 最後に、FLフレームワークとプロトコルを設計してプライバシー保護を改善し、攻撃者と私たちが追求すべきと信じているディフェンダーの視点から将来の研究方向性を共有する際に、ユーザに3段階の防衛パイプラインを提供します。 この研究によって、より堅牢なFLフレームワークを設計し、これらの攻撃を防げることを期待しています。

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