論文の概要: LADSG: Label-Anonymized Distillation and Similar Gradient Substitution for Label Privacy in Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06742v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 10:10:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.050449
• Title: LADSG: Label-Anonymized Distillation and Similar Gradient Substitution for Label Privacy in Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: LADSG: 縦型フェデレーション学習におけるラベルの無名蒸留とラベルプライバシの類似したグラディエント置換
• Authors: Zeyu Yan, Yifei Yao, Xuanbing Wen, Juli Zhang, Kai Fan,
• Abstract要約: 本稿では,勾配置換,ラベルの匿名化,異常検出を統合した統一防衛フレームワークを提案する。 LADSGはラベル推論攻撃の成功率を30-60%削減し、計算オーバーヘッドを最小限に抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.814539117657418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vertical federated learning (VFL) has become a key paradigm for collaborative machine learning, enabling multiple parties to train models over distributed feature spaces while preserving data privacy. Despite security protocols that defend against external attacks - such as gradient masking and encryption, which prevent unauthorized access to sensitive data - recent label inference attacks from within the system have emerged. These attacks exploit gradients and semantic embeddings to reconstruct private labels, bypassing traditional defenses. For example, the passive label inference attack can reconstruct tens of thousands of participants' private data using just 40 auxiliary labels, posing a significant security threat. Existing defenses address single leakage pathways, such as gradient leakage or label exposure. As attack strategies evolve, their limitations become clear, especially against hybrid attacks that combine multiple vectors. To address this, we propose Label-Anonymized Defense with Substitution Gradient (LADSG), a unified defense framework that integrates gradient substitution, label anonymization, and anomaly detection. LADSG mitigates both gradient and label leakage while maintaining the scalability and efficiency of VFL. Experiments on six real-world datasets show that LADSG reduces label inference attack success rates by 30-60%, with minimal computational overhead, underscoring the importance of lightweight defenses in securing VFL.
• Abstract（参考訳）: 垂直連合学習(VFL)は、コラボレーティブ機械学習の重要なパラダイムとなり、複数のパーティがデータのプライバシを保ちながら、分散特徴空間上でモデルをトレーニングできるようになった。 機密データへの不正アクセスを防ぐための、グラデーションマスキングや暗号化など、外部からの攻撃を防御するセキュリティプロトコルがあるにもかかわらず、システム内の最近のラベル推論攻撃が出現している。 これらの攻撃は、従来の防衛をバイパスしてプライベートラベルを再構築するために、勾配とセマンティック埋め込みを利用する。 例えば、パッシブラベル推論攻撃は、わずか40個の補助ラベルを使用して、何万人もの参加者のプライベートデータを再構築することができ、重大なセキュリティ上の脅威を生じさせる。 既存の防御は、勾配の漏れやラベルの露出のような単一の漏れ経路に対処する。 攻撃戦略が進化するにつれて、その制限は明確になる。 そこで我々は, 勾配置換, ラベル匿名化, 異常検出を統合した統一防衛フレームワーク, LADSGを提案する。 LADSGは、VFLのスケーラビリティと効率を保ちながら、勾配とラベルの漏れを緩和する。 6つの実世界のデータセットでの実験では、LADSGはラベル推論攻撃の成功率を30～60%削減し、計算オーバーヘッドを最小限に抑え、VFLの確保における軽量防衛の重要性を強調している。

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