Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy Preserving Machine Learning Model Personalization through Federated Personalized Learning

論文の概要: Privacy Preserving Machine Learning Model Personalization through Federated Personalized Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01788v1
Date: Sat, 03 May 2025 11:31:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.270509
Title: Privacy Preserving Machine Learning Model Personalization through Federated Personalized Learning
Title（参考訳）: フェデレーション型パーソナライズ学習による機械学習モデルパーソナライズのためのプライバシ保護
Authors: Md. Tanzib Hosain, Asif Zaman, Md. Shahriar Sajid, Shadman Sakeeb Khan, Shanjida Akter,
Abstract要約: データプライバシを維持しながら、分散データサイロ上で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための主要なパラダイムであるフェデレートラーニング(FL)への関心が揺れている。本研究では,プライバシ保護機械学習によって達成されたプライバシを保護しながら,MLモデルをパーソナライズするための最先端アプローチの総合的なパフォーマンス解析を行う。我々の分析によると、適応的パーソナライズ・クロスサイロ・フェデレーション・ラーニング・アダプティブプライバシ(APPLE+DP)は効率的な実行を提供するのに対し、アダプティブ・パーソナライズ・クロスサイロ・フェデレーション・ラーニング・アダプティブ・エン暗号化(APPLE+HE)アルゴリズムは、プライバシ保存機械学習タスクに強く利用されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The widespread adoption of Artificial Intelligence (AI) has been driven by significant advances in intelligent system research. However, this progress has raised concerns about data privacy, leading to a growing awareness of the need for privacy-preserving AI. In response, there has been a seismic shift in interest towards the leading paradigm for training Machine Learning (ML) models on decentralized data silos while maintaining data privacy, Federated Learning (FL). This research paper presents a comprehensive performance analysis of a cutting-edge approach to personalize ML model while preserving privacy achieved through Privacy Preserving Machine Learning with the innovative framework of Federated Personalized Learning (PPMLFPL). Regarding the increasing concerns about data privacy, this study evaluates the effectiveness of PPMLFPL addressing the critical balance between personalized model refinement and maintaining the confidentiality of individual user data. According to our analysis, Adaptive Personalized Cross-Silo Federated Learning with Differential Privacy (APPLE+DP) offering efficient execution whereas overall, the use of the Adaptive Personalized Cross-Silo Federated Learning with Homomorphic Encryption (APPLE+HE) algorithm for privacy-preserving machine learning tasks in federated personalized learning settings is strongly suggested. The results offer valuable insights creating it a promising scope for future advancements in the field of privacy-conscious data-driven technologies.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の普及は、インテリジェントシステム研究の大幅な進歩によって推進されている。しかし、この進歩はデータプライバシに関する懸念を提起し、プライバシ保護AIの必要性に対する認識が高まりつつある。これに対して、データプライバシを維持しながら、分散データサイロ上で機械学習(ML)モデルをトレーニングする主要なパラダイムであるフェデレートラーニング(FL)への関心が揺れている。本研究では,プライバシ保護機械学習によって達成されるプライバシを,フェデレート・パーソナライズド・ラーニング(PPMLFPL)の革新的なフレームワークを用いて保護しながら,MLモデルをパーソナライズするための最先端アプローチの総合的なパフォーマンス解析を行う。データプライバシに関する懸念が高まる中、パーソナライズされたモデルリファインメントと個々のユーザデータの機密性を維持するためのPPMLFPLの有効性を評価する。我々の分析によると、適応パーソナライズされたクロスサイロ・フェデレーション・ラーニングと微分プライバシ(APPLE+DP)は効率的な実行を提供するのに対し、適応パーソナライズされたクロスサイロ・フェデレーション・ラーニングとホモモルフィック・暗号化(APPLE+HE)アルゴリズムは、フェデレーションされたパーソナライズド・ラーニング・セッティングにおける機械学習タスクのプライバシ保存に有効である。この結果は、プライバシーに配慮したデータ駆動技術分野における将来の進歩のための、有望なスコープを作るための貴重な洞察を提供する。

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