論文の概要: Robust Federated Learning Against Poisoning Attacks: A GAN-Based Defense Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20884v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 18:00:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:35.605650
• Title: Robust Federated Learning Against Poisoning Attacks: A GAN-Based Defense Framework
• Title（参考訳）: 犯罪攻撃に対するロバストなフェデレーション学習: GANベースの防衛フレームワーク
• Authors: Usama Zafar, André Teixeira, Salman Toor,
• 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、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。 本稿では,クライアントの更新を認証するために,CGAN(Conditional Generative Adversarial Network)を利用してサーバで合成データを生成する,プライバシ保護型防衛フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative model training across decentralized devices without sharing raw data, but it remains vulnerable to poisoning attacks that compromise model integrity. Existing defenses often rely on external datasets or predefined heuristics (e.g. number of malicious clients), limiting their effectiveness and scalability. To address these limitations, we propose a privacy-preserving defense framework that leverages a Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) to generate synthetic data at the server for authenticating client updates, eliminating the need for external datasets. Our framework is scalable, adaptive, and seamlessly integrates into FL workflows. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate its robust performance against a variety of poisoning attacks, achieving high True Positive Rate (TPR) and True Negative Rate (TNR) of malicious and benign clients, respectively, while maintaining model accuracy. The proposed framework offers a practical and effective solution for securing federated learning systems.
• 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分散化されたデバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にするが、モデルの整合性を損なう有害な攻撃には弱いままである。 既存の防御は、しばしば外部データセットや定義されたヒューリスティック(悪意のあるクライアントの数など)に依存し、その有効性とスケーラビリティを制限する。 このような制約に対処するため,クライアントの更新を認証し,外部データセットの必要性をなくすために,CGAN(Conditional Generative Adversarial Network)を活用してサーバで合成データを生成する,プライバシ保護型防衛フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークはスケーラブルで適応的で、シームレスにFLワークフローに統合されます。 ベンチマークデータセットの大規模な実験では、モデル精度を維持しつつ、悪意のあるクライアントのTPR(True Positive Rate)とTrue Negative Rate(True Negative Rate)をそれぞれ達成し、さまざまな毒殺攻撃に対する堅牢なパフォーマンスを示している。 提案フレームワークは,フェデレート学習システムの安全性を確保するための,実用的で効果的なソリューションを提供する。

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