Core Concepts
連邦学習におけるプライバシー攻撃の効率性を向上させるための新しい枠組みを提案する。
Abstract
本研究では、連邦学習におけるプライバシー攻撃の効率性を向上させるための新しい枠組みを提案している。
まず、代表的なプライバシー攻撃の計算コストを系統的に評価し、効率性を最適化する可能性を明らかにした。次に、3つの早期停止手法を提案し、これらのプライバシー攻撃の計算コストを効果的に削減した。最後に、ベンチマークデータセットを使った実験を行い、提案手法が状態の最先端のプライバシー攻撃の計算コストを大幅に削減しつつ、攻撃成功率を維持できることを示した。
Stats
プライバシー攻撃の計算コストは大幅に削減できる。
MNISTデータセットでは、平均15.15回の反復で79%の攻撃成功率を達成できた。
CIFAR-10データセットでは、平均180.42回の反復で72%の攻撃成功率を達成できた。
Quotes
"連邦学習は、機械学習モデルをプライバシーを保護しつつ分散的に学習する手法として注目されている。しかし、近年の研究により、連邦学習にも深刻なプライバシーリスクが存在することが明らかになった。"
"本研究では、プライバシー攻撃の効率性に着目し、連邦学習におけるプライバシー攻撃の効率性を向上させるための新しい枠組みを提案する。"