論文の概要: Adaptive Federated Learning Defences via Trust-Aware Deep Q-Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01261v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 13:30:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.766973
• Title: Adaptive Federated Learning Defences via Trust-Aware Deep Q-Networks
• Title（参考訳）: 信頼を意識した深層Q-Networksによる適応的フェデレーション・ラーニング・ディフェンス
• Authors: Vedant Palit,
• Abstract要約: フェデレート学習は、部分的に観察可能な状態での中毒やバックドア攻撃に対して脆弱である。 我々は、クライアントの信頼更新に多信号の証拠を統合する、信頼を意識したディープQネットワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5374297736981706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning is vulnerable to poisoning and backdoor attacks under partial observability. We formulate defence as a partially observable sequential decision problem and introduce a trust-aware Deep Q-Network that integrates multi-signal evidence into client trust updates while optimizing a long-horizon robustness--accuracy objective. On CIFAR-10, we (i) establish a baseline showing steadily improving accuracy, (ii) show through a Dirichlet sweep that increased client overlap consistently improves accuracy and reduces ASR with stable detection, and (iii) demonstrate in a signal-budget study that accuracy remains steady while ASR increases and ROC-AUC declines as observability is reduced, which highlights that sequential belief updates mitigate weaker signals. Finally, a comparison with random, linear-Q, and policy gradient controllers confirms that DQN achieves the best robustness--accuracy trade-off.
• Abstract（参考訳）: フェデレート学習は、部分的に観察可能な状態での中毒やバックドア攻撃に対して脆弱である。 我々は,防衛を部分的に観測可能な逐次決定問題として定式化し,多信号証拠をクライアント信頼更新に統合し,長期ロバスト性-精度の目標を最適化するディープQネットワークを導入する。 CIFAR-10について 一 精度を着実に向上させるベースラインを確立すること。 (ii)ディリクレスイープを通して、クライアントのオーバーラップの増加が常に精度を向上し、安定した検出でASRを減少させることを示す。 3) ASRは増加し, ROC-AUCは観測可能性の低下に伴い減少し, 逐次的な信条更新により信号の弱さが軽減されることが示唆された。 最後に、ランダム、線形Q、ポリシー勾配コントローラとの比較により、DQNが最良のロバスト性-精度トレードオフを達成することを確認した。

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