論文の概要: TS-Inverse: A Gradient Inversion Attack Tailored for Federated Time Series Forecasting Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20952v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:35:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:12.026789
• Title: TS-Inverse: A Gradient Inversion Attack Tailored for Federated Time Series Forecasting Models
• Title（参考訳）: TS-Inverse:フェデレート時系列予測モデルのためのグラディエント・インバージョン・アタック
• Authors: Caspar Meijer, Jiyue Huang, Shreshtha Sharma, Elena Lazovik, Lydia Y. Chen,
• Abstract要約: フェデレーション学習は、プライバシに敏感な時系列データを持つクライアントが、予測モデルを協調的に学習することを可能にする。 サーバはグラデーション・インバージョン・アタック(GIA)を通じてクライアントのトレーニングデータを再構築できる GIAは画像分類タスクに対して実証されるが、時系列回帰タスクについてはほとんど知られていない。 本稿では,勾配インバージョンモデルを学習することにより,TSデータの逆変換を改善する新しいGIAであるTS-Inverseを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7324240104250728
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) for time series forecasting (TSF) enables clients with privacy-sensitive time series (TS) data to collaboratively learn accurate forecasting models, for example, in energy load prediction. Unfortunately, privacy risks in FL persist, as servers can potentially reconstruct clients' training data through gradient inversion attacks (GIA). Although GIA is demonstrated for image classification tasks, little is known about time series regression tasks. In this paper, we first conduct an extensive empirical study on inverting TS data across 4 TSF models and 4 datasets, identifying the unique challenges of reconstructing both observations and targets of TS data. We then propose TS-Inverse, a novel GIA that improves the inversion of TS data by (i) learning a gradient inversion model that outputs quantile predictions, (ii) a unique loss function that incorporates periodicity and trend regularization, and (iii) regularization according to the quantile predictions. Our evaluations demonstrate a remarkable performance of TS-Inverse, achieving at least a 2x-10x improvement in terms of the sMAPE metric over existing GIA methods on TS data. Code repository: https://github.com/Capsar/ts-inverse
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)のためのフェデレートラーニング(FL)により、プライバシーに敏感な時系列データを持つクライアントは、例えばエネルギー負荷予測において、正確な予測モデルを協調的に学習することができる。 残念ながら、サーバはグラデーション・インバージョン・アタック(GIA)を通じてクライアントのトレーニングデータを再構築する可能性があるため、FLのプライバシーリスクは持続する。 GIAは画像分類タスクで実証されているが、時系列回帰タスクについてはほとんど知られていない。 本稿では,まず 4 つの TSF モデルと 4 つのデータセットにまたがる TS データの逆転に関する実験的研究を行い,観測データと TS データのターゲットの両方を再構成するユニークな課題を特定する。 次に、TSデータの逆変換を改善する新しいGIAであるTS-Inverseを提案する。 一 量子予測を出力する勾配反転モデルを学ぶこと。 (二)周期性と傾向正規化を組み込んだ一意の損失関数、及び 三 量的予測による正則化 評価の結果,TSデータ上の既存のGAA法に比べて,SMAPEの2倍～10倍の精度向上が得られた。 コードリポジトリ:https://github.com/Capsar/ts-inverse

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