論文の概要: Zero-Knowledge Federated Learning: A New Trustworthy and Privacy-Preserving Distributed Learning Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15550v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 03:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 11:09:56.135207
• Title: Zero-Knowledge Federated Learning: A New Trustworthy and Privacy-Preserving Distributed Learning Paradigm
• Title（参考訳）: Zero-Knowledge Federated Learning - 信頼性とプライバシ保護を備えた分散学習パラダイム
• Authors: Yuxin Jin, Taotao Wang, Qing Yang, Long Shi, Shengli Zhang,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習において有望なパラダイムとして登場した。 ZKPは、FLプロセス全体で信頼を確立し、システムの完全性を高めることで、潜在的なソリューションを提供する。 まず、ZKPの技術的役割を分類し分析する構造化ZK-FLフレームワークを提案する。 第2に、ZKPを用いてクライアント選択プロセスを洗練させる新しいアルゴリズム、Veri-CS-FLを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.329085185367637
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising paradigm in distributed machine learning, enabling collaborative model training while preserving data privacy. However, despite its many advantages, FL still contends with significant challenges -- most notably regarding security and trust. Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) offer a potential solution by establishing trust and enhancing system integrity throughout the FL process. Although several studies have explored ZKP-based FL (ZK-FL), a systematic framework and comprehensive analysis are still lacking. This article makes two key contributions. First, we propose a structured ZK-FL framework that categorizes and analyzes the technical roles of ZKPs across various FL stages and tasks. Second, we introduce a novel algorithm, Verifiable Client Selection FL (Veri-CS-FL), which employs ZKPs to refine the client selection process. In Veri-CS-FL, participating clients generate verifiable proofs for the performance metrics of their local models and submit these concise proofs to the server for efficient verification. The server then selects clients with high-quality local models for uploading, subsequently aggregating the contributions from these selected clients. By integrating ZKPs, Veri-CS-FL not only ensures the accuracy of performance metrics but also fortifies trust among participants while enhancing the overall efficiency and security of FL systems.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は分散機械学習において有望なパラダイムとして登場し、データのプライバシを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にしている。 しかし、多くの優位性にもかかわらず、FLは依然として重要な課題、特にセキュリティと信頼に関して争っている。 Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) は、FLプロセス全体を通じて信頼を確立し、システムの完全性を高めることで、潜在的なソリューションを提供する。 いくつかの研究がZKPベースのFL (ZK-FL) を探索しているが、体系的な枠組みと包括的分析はいまだに不足している。 この記事では2つの重要な貢献をします。 まず、ZKPの技術的役割を様々なFLステージやタスクで分類し分析する構造化ZK-FLフレームワークを提案する。 第2に、ZKPを用いてクライアント選択プロセスを洗練させる新しいアルゴリズム、Veri-CS-FLを導入する。 Veri-CS-FLでは、参加するクライアントは、ローカルモデルのパフォーマンス指標の検証可能な証明を生成し、これらの簡潔な証明をサーバに送信し、効率的な検証を行う。 サーバは、アップロードのための高品質なローカルモデルを持つクライアントを選択し、その後、選択したクライアントからのコントリビューションを集約する。 ZKPを統合することで、Veri-CS-FLはパフォーマンスメトリクスの精度を確保するだけでなく、FLシステムの全体的な効率性とセキュリティを高めながら、参加者間の信頼を固める。

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