論文の概要: OptiGradTrust: Byzantine-Robust Federated Learning with Multi-Feature Gradient Analysis and Reinforcement Learning-Based Trust Weighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23638v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.019314
• Title: OptiGradTrust: Byzantine-Robust Federated Learning with Multi-Feature Gradient Analysis and Reinforcement Learning-Based Trust Weighting
• Title（参考訳）: OptiGradTrust:多機能グラディエント分析と強化学習に基づく信頼重み付けによるビザンチン・ロバスト連携学習
• Authors: Mohammad Karami, Fatemeh Ghassemi, Hamed Kebriaei, Hamid Azadegan,
• Abstract要約: Federated Learning (FL)は、患者プライバシを保護しながら、分散医療機関間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。 我々は,新しい6次元指紋による更新を評価する総合的な防衛フレームワークOptiGradTrustを提案する。 我々はフェデレートバッチ正規化と正規化を組み合わせたFedBN-ProxFedBN-Pを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.112384742740621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative model training across distributed medical institutions while preserving patient privacy, but remains vulnerable to Byzantine attacks and statistical heterogeneity. We present OptiGradTrust, a comprehensive defense framework that evaluates gradient updates through a novel six-dimensional fingerprint including VAE reconstruction error, cosine similarity metrics, $L_2$ norm, sign-consistency ratio, and Monte Carlo Shapley value, which drive a hybrid RL-attention module for adaptive trust scoring. To address convergence challenges under data heterogeneity, we develop FedBN-Prox (FedBN-P), combining Federated Batch Normalization with proximal regularization for optimal accuracy-convergence trade-offs. Extensive evaluation across MNIST, CIFAR-10, and Alzheimer's MRI datasets under various Byzantine attack scenarios demonstrates significant improvements over state-of-the-art defenses, achieving up to +1.6 percentage points over FLGuard under non-IID conditions while maintaining robust performance against diverse attack patterns through our adaptive learning approach.
• Abstract（参考訳）: フェデレート・ラーニング(FL)は、患者のプライバシーを維持しながら、分散医療機関間で協調的なモデルトレーニングを可能にするが、ビザンティン攻撃や統計的不均一性には弱いままである。 本稿では,VAE再構成誤差,コサイン類似度指標,$L_2$ノルム,符号整合率,モンテカルロシェーリー値などを含む新しい6次元指紋による勾配更新を評価する総合的な防御フレームワークであるOptiGradTrustについて述べる。 データ不均一性下での収束問題に対処するため,フェデレートバッチ正規化と近似正規化を組み合わせたFedBN-Prox(FedBN-P)を開発した。 MNIST, CIFAR-10, and Alzheimer's MRI datas under various Byzantine attack scenarios, showed a significant improvement than State-of-the-art Defenses, achieved up up up up up up up up up up up up up on FLGuard under non-IID conditions, while maintain robust performance against various attack pattern through our adapted learning approach。

関連論文リスト

• FedStrategist: A Meta-Learning Framework for Adaptive and Robust Aggregation in Federated Learning [0.10241134756773229]
  フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護のための協調AIのパラダイムを提供するが、その分散された性質は、毒殺攻撃をモデル化するための重大な脆弱性を生み出している。 本稿では、ロバストアグリゲーションをリアルタイムでコストを意識した制御問題として再編成する新しいメタラーニングフレームワークであるFedStrategistを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T18:53:26Z)
• ImprovDML: Improved Trade-off in Private Byzantine-Resilient Distributed Machine Learning [22.85986751447643]
  一般的な戦略は、Byzantine-Resilientアグリゲーションルールと差分プライバシーメカニズムの統合である。 そこで我々は,プライバシ保護を同時に確保しつつ,モデルの精度を向上する ImprovDML を提案する。 モデル精度と差分プライバシーの間のトレードオフを改善することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T06:53:52Z)
• Improving $(α, f)$-Byzantine Resilience in Federated Learning via layerwise aggregation and cosine distance [7.8973037023478785]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習におけるデータプライバシの課題に対する潜在的な解決策である。 FLシステムは、悪意のあるノードが破損したモデル更新に寄与するビザンティン攻撃に弱いままである。 本稿では,高次元設定における規則の堅牢性向上を目的とした新しいアグリゲーション手法であるLayerwise Cosine Aggregationを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T08:07:39Z)
• Byzantine-Resilient Over-the-Air Federated Learning under Zero-Trust Architecture [68.83934802584899]
  我々は,セキュアな適応クラスタリング(FedSAC)を用いたフェデレーション学習(Federated Learning)と呼ばれる,無線通信のための新しいビザンチン・ロバストFLパラダイムを提案する。 FedSACは、デバイスの一部をゼロ信頼アーキテクチャ(ZTA)ベースのビザンティン識別と適応デバイスクラスタリングによる攻撃から保護することを目的としている。 実験精度と収束率の両面から,提案手法よりもFedSACの方が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T01:56:30Z)
• Byzantine-Resilient Federated Learning via Distributed Optimization [3.2075234058213757]
  ビザンティン攻撃は連邦学習(FL)に重大な課題をもたらす 従来のFLフレームワークは、モデル更新のための集約ベースのプロトコルに依存しており、高度な敵戦略に弱いままである。 本研究は, プリマル・デュアル・マルチプライヤ法(PDMM)が本質的にビザンチンの影響を軽減し, 耐故障性を考慮したコンセンサス機構を生かしていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T18:34:42Z)
• Enhancing Security in Federated Learning through Adaptive Consensus-Based Model Update Validation [2.28438857884398]
  本稿では,ラベルフリップ攻撃に対して,FL(Federated Learning)システムを構築するための高度なアプローチを提案する。 本稿では,適応的しきい値設定機構と統合されたコンセンサスに基づく検証プロセスを提案する。 以上の結果から,FLシステムのレジリエンスを高め,ラベルフリップ攻撃の顕著な緩和効果が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T20:54:56Z)
• The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
  フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。 3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。 提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z)
• Learn from the Past: A Proxy Guided Adversarial Defense Framework with Self Distillation Regularization [53.04697800214848]
  敵対的訓練(AT)は、ディープラーニングモデルの堅牢性を固める上で重要な要素である。 AT方式は、目標モデルの防御のために直接反復的な更新を頼りにしており、不安定な訓練や破滅的なオーバーフィッティングといった障害に頻繁に遭遇する。 汎用プロキシガイド型防衛フレームワークLAST(bf Pbf astから学ぶ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T13:13:41Z)
• Combating Exacerbated Heterogeneity for Robust Models in Federated Learning [91.88122934924435]
  対人訓練と連合学習の組み合わせは、望ましくない頑丈さの劣化につながる可能性がある。 我々は、Slack Federated Adversarial Training (SFAT)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 各種ベンチマークおよび実世界のデータセットに対するSFATの合理性と有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T06:16:15Z)
• FLIP: A Provable Defense Framework for Backdoor Mitigation in Federated Learning [66.56240101249803]
  我々は,クライアントの強固化がグローバルモデル(および悪意のあるクライアント)に与える影響について検討する。 本稿では, 逆エンジニアリングによる防御手法を提案するとともに, 堅牢性を保証して, 改良を実現できることを示す。 競合する8つのSOTA防御法について, 単発および連続のFLバックドア攻撃に対して, 提案手法の実証的優位性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T22:24:03Z)
• Trust but Verify: Assigning Prediction Credibility by Counterfactual Constrained Learning [123.3472310767721]
  予測信頼性尺度は統計学と機械学習において基本的なものである。 これらの措置は、実際に使用される多種多様なモデルを考慮に入れるべきである。 この研究で開発されたフレームワークは、リスクフィットのトレードオフとして信頼性を表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T19:52:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。