論文の概要: Breaking Privacy in Federated Clustering: Perfect Input Reconstruction via Temporal Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07073v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 13:06:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.259288
• Title: Breaking Privacy in Federated Clustering: Perfect Input Reconstruction via Temporal Correlations
• Title（参考訳）: フェデレーションクラスタリングのプライバシーを破る - 時間相関による入力再構成の完全性
• Authors: Guang Yang, Lixia Luo, Qiongxiu Li,
• Abstract要約: フェデレートされたクラスタリングにより、複数のパーティが生サンプルを共有することなく、分散データのパターンを発見することができる。 多くのプロトコルは、トレーニング中に中間セントロイドを開示し、オーバーヘッドを減らす。 フェデレーションクラスタリングにおけるセントロイドの開示は、プライバシーを著しく損なうことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.144981031301512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated clustering allows multiple parties to discover patterns in distributed data without sharing raw samples. To reduce overhead, many protocols disclose intermediate centroids during training. While often treated as harmless for efficiency, whether such disclosure compromises privacy remains an open question. Prior analyses modeled the problem as a so-called Hidden Subset Sum Problem (HSSP) and argued that centroid release may be safe, since classical HSSP attacks fail to recover inputs. We revisit this question and uncover a new leakage mechanism: temporal regularities in $k$-means iterations create exploitable structure that enables perfect input reconstruction. Building on this insight, we propose Trajectory-Aware Reconstruction (TAR), an attack that combines temporal assignment information with algebraic analysis to recover exact original inputs. Our findings provide the first rigorous evidence, supported by a practical attack, that centroid disclosure in federated clustering significantly compromises privacy, exposing a fundamental tension between privacy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: フェデレートされたクラスタリングにより、複数のパーティが生サンプルを共有することなく、分散データのパターンを発見することができる。 オーバーヘッドを減らすため、多くのプロトコルはトレーニング中に中間セントロイドを開示する。 情報開示がプライバシーを侵害するかどうかについては、多くの場合、効率上無害であるとして扱われるが、依然として未解決の問題である。 先行分析では、この問題をいわゆるHidden Subset Sum Problem (HSSP) としてモデル化し、古典的なHSSP攻撃では入力を回復できないため、セントロイドリリースは安全かもしれないと主張した。 我々はこの質問を再検討し、新しいリークメカニズムを明らかにする:$k$-meansイテレーションにおける時間的正則性は、完全な入力再構成を可能にする悪用可能な構造を作り出す。 この知見に基づいて,時間的割当て情報と代数的解析を組み合わせ,正確な元の入力を復元する攻撃であるトラジェクティブ・アウェア・リコンストラクション(TAR)を提案する。 我々の発見は、フェデレートされたクラスタリングにおけるセントロイドの開示がプライバシーを著しく侵害し、プライバシと効率の根本的な緊張を露呈するという、実用的な攻撃によって支持された最初の厳密な証拠を提供する。

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