論文の概要: Empirical Analysis of Privacy-Fairness-Accuracy Trade-offs in Federated Learning: A Step Towards Responsible AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16233v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 15:31:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:23.768904
• Title: Empirical Analysis of Privacy-Fairness-Accuracy Trade-offs in Federated Learning: A Step Towards Responsible AI
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングにおけるプライバシ-フェアネス-正確性トレードオフの実証分析 : 責任あるAIへの一歩
• Authors: Dawood Wasif, Dian Chen, Sindhuja Madabushi, Nithin Alluru, Terrence J. Moore, Jin-Hee Cho,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを維持しながら機械学習を可能にするが、プライバシ保護(PP)と公正性のバランスをとるのに苦労する。 DPはプライバシーを向上するが、計算オーバーヘッドを犠牲にしてHEとSMCの公平性を懸念する一方で、不足しているグループに不均等に影響を及ぼす可能性がある。 我々の発見は、文脈に依存したトレードオフを強調し、責任あるAI原則を守り、公正性、プライバシー、公平な現実世界のアプリケーションを保証するFLシステムを設計するためのガイドラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.671649946926508
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative machine learning while preserving data privacy but struggles to balance privacy preservation (PP) and fairness. Techniques like Differential Privacy (DP), Homomorphic Encryption (HE), and Secure Multi-Party Computation (SMC) protect sensitive data but introduce trade-offs. DP enhances privacy but can disproportionately impact underrepresented groups, while HE and SMC mitigate fairness concerns at the cost of computational overhead. This work explores the privacy-fairness trade-offs in FL under IID (Independent and Identically Distributed) and non-IID data distributions, benchmarking q-FedAvg, q-MAML, and Ditto on diverse datasets. Our findings highlight context-dependent trade-offs and offer guidelines for designing FL systems that uphold responsible AI principles, ensuring fairness, privacy, and equitable real-world applications.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを維持しながら協調的な機械学習を可能にするが、プライバシ保護(PP)と公正性のバランスをとるのに苦労する。 差分プライバシー(DP)、同型暗号化(HE)、セキュアマルチパーティ計算(SMC)といった技術は機密データを保護するがトレードオフを導入する。 DPはプライバシーを向上するが、不足しているグループに不均等に影響を与え、HEとSMCは計算オーバーヘッドを犠牲にして公正性への懸念を軽減する。 IID(Independent and Identically Distributed)と非IIDデータディストリビューションの下でのFLのプライバシ・フェアネスのトレードオフを調査し、さまざまなデータセット上でq-FedAvg、q-MAML、Dittoをベンチマークする。 我々の発見は、文脈に依存したトレードオフを強調し、責任あるAI原則を守り、公正性、プライバシー、公平な現実世界のアプリケーションを保証するFLシステムを設計するためのガイドラインを提供する。

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