論文の概要: Integrating Identity-Based Identification against Adaptive Adversaries in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03077v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 22:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 21:35:26.729002
• Title: Integrating Identity-Based Identification against Adaptive Adversaries in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習におけるアダプティブ・アドバイザに対するアイデンティティに基づく識別の統合
• Authors: Jakub Kacper Szelag, Ji-Jian Chin, Lauren Ansell, Sook-Chin Yip,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、プライバシ保護、分散機械学習のための有望なパラダイムとして登場した。 このような脅威の1つは、脆弱性クライアントの再接続(RMC)の存在である。これはFLのオープン接続を利用して、修正された攻撃戦略でシステムに再接続する。 FL環境におけるセキュリティ対策としてIBI(Identity-Based Identification)の統合を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has recently emerged as a promising paradigm for privacy-preserving, distributed machine learning. However, FL systems face significant security threats, particularly from adaptive adversaries capable of modifying their attack strategies to evade detection. One such threat is the presence of Reconnecting Malicious Clients (RMCs), which exploit FLs open connectivity by reconnecting to the system with modified attack strategies. To address this vulnerability, we propose integration of Identity-Based Identification (IBI) as a security measure within FL environments. By leveraging IBI, we enable FL systems to authenticate clients based on cryptographic identity schemes, effectively preventing previously disconnected malicious clients from re-entering the system. Our approach is implemented using the TNC-IBI (Tan-Ng-Chin) scheme over elliptic curves to ensure computational efficiency, particularly in resource-constrained environments like Internet of Things (IoT). Experimental results demonstrate that integrating IBI with secure aggregation algorithms, such as Krum and Trimmed Mean, significantly improves FL robustness by mitigating the impact of RMCs. We further discuss the broader implications of IBI in FL security, highlighting research directions for adaptive adversary detection, reputation-based mechanisms, and the applicability of identity-based cryptographic frameworks in decentralized FL architectures. Our findings advocate for a holistic approach to FL security, emphasizing the necessity of proactive defence strategies against evolving adaptive adversarial threats.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、最近、プライバシー保護、分散機械学習のための有望なパラダイムとして登場した。 しかし、FLシステムは重大なセキュリティ上の脅威に直面し、特に攻撃戦略を変更して検出を回避できる適応的な敵からの脅威に直面している。 このような脅威の1つは、脆弱性クライアントの再接続(RMC)の存在である。これはFLのオープン接続を利用して、修正された攻撃戦略でシステムに再接続する。 この脆弱性に対処するため、FL環境内のセキュリティ対策としてアイデンティティベース識別(IBI)の統合を提案する。 IBIを利用することで、FLシステムは暗号化されたIDスキームに基づいてクライアントを認証し、以前は切断されていた悪意あるクライアントがシステムを再入力することを効果的に防止する。 本手法は楕円曲線上でのTNC-IBI(Tan-Ng-Chin)方式を用いて,特にIoT(Internet of Things)のような資源制約環境において,計算効率を確保する。 実験結果から,Krum や Trimmed Mean などのセキュア集約アルゴリズムと IBI を統合することにより,RCC の影響を緩和し,FL のロバスト性を大幅に向上することが示された。 さらに、FLセキュリティにおけるIBIの広範な影響、適応的敵検出研究の方向性、評価に基づくメカニズム、分散FLアーキテクチャにおけるIDベースの暗号フレームワークの適用性について論じる。 本研究はFLセキュリティに対する総合的なアプローチを提唱し,適応的敵の脅威の進展に対する積極的な防御戦略の必要性を強調した。

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