Sichere Ausführung von Federated Learning und Differential Privacy durch zustandsbasierte Beweise der Ausführung

Core Concepts

Ein System-Level-Ansatz namens SLAPP, der auf der Sicherheitskonzeption der "Beweise der zustandsbasierten Ausführung" (PoSX) basiert, bietet robuste Sicherheitsgarantien gegen Poisoning-Angriffe in Federated Learning und Differential Privacy, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen System-Level-Ansatz namens SLAPP, um Poisoning-Angriffe in Federated Learning (FL) und Differential Privacy (DP) zu verhindern.
Der Ansatz basiert auf einer neuen Sicherheitskonzeption, den "Beweisen der zustandsbasierten Ausführung" (PoSX). PoSX erweitert die klassischen "Beweise der Ausführung" (PoX), indem es die Validierung von Eingaben und die Erhaltung des Zustands ermöglicht. Dies adressiert die Einschränkungen von PoX, die es für den Einsatz in FL und DP ungeeignet machen.
SLAPP nutzt die hardwarebasierte Isolierung von ARM TrustZone-M, um PoSX auf ressourcenarmen IoT-Geräten zu realisieren. Es bietet folgende Garantien:

Authentizität der Eingaben und des Zustands während der Ausführung
Unveränderbarkeit des Zustands zwischen Ausführungen
Atomare Ausführung der Funktionen ohne Unterbrechungen
Vertraulichkeit des Zustands gegenüber dem Verifizierer
SLAPP wurde in drei Varianten mit unterschiedlichen kryptografischen Primitiven (symmetrisch, asymmetrisch, post-quantum) implementiert und evaluiert. Die Ergebnisse zeigen geringe Laufzeit- und Speicherüberhänge bei gleichzeitig hoher Sicherheit.
Abschließend zeigt der Artikel, wie SLAPP in FL und DP eingesetzt werden kann, um Poisoning-Angriffe zu verhindern, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen.

Stats

"Die Implementierung von SLAPP mit symmetrischer Kryptografie (SLAPPSK) hat einen Binärgrößenüberhang von 5,8% gegenüber der Baseline."
"Die Implementierung von SLAPP mit asymmetrischer Kryptografie (SLAPPPK) hat einen Binärgrößenüberhang von 2,0% gegenüber der Baseline."
"Die Implementierung von SLAPP mit post-quanten Kryptografie (SLAPPPQ) hat einen Binärgrößenüberhang von 2,1% gegenüber der Baseline."

Quotes

"SLAPP bietet robuste Sicherheitsgarantien gegen Poisoning-Angriffe, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen."
"SLAPP nutzt die hardwarebasierte Isolierung von ARM TrustZone-M, um PoSX auf ressourcenarmen IoT-Geräten zu realisieren."
"SLAPP wurde in drei Varianten mit unterschiedlichen kryptografischen Primitiven (symmetrisch, asymmetrisch, post-quantum) implementiert und evaluiert."

Key Insights Distilled From

Poisoning Prevention in Federated Learning and Differential Privacy via Stateful Proofs of Execution

by Norrathep Ra... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06721.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte SLAPP für andere verteilte Anwendungen, die auf Integrität und Vertraulichkeit angewiesen sind, angepasst werden?

SLAPP könnte für andere verteilte Anwendungen angepasst werden, indem es auf verschiedene Arten modifiziert wird, um spezifische Sicherheitsanforderungen zu erfüllen. Zum Beispiel könnte SLAPP so konfiguriert werden, dass es verschiedene kryptografische Primitiven verwendet, je nach den Anforderungen der Anwendung. Darüber hinaus könnte SLAPP erweitert werden, um die Überprüfung und Validierung von Datenströmen zwischen verschiedenen Knoten in einem verteilten System zu ermöglichen. Dies würde sicherstellen, dass die Integrität und Vertraulichkeit der Daten während des gesamten Prozesses gewahrt bleiben. Darüber hinaus könnte SLAPP so angepasst werden, dass es spezifische Angriffsszenarien berücksichtigt, die in der jeweiligen verteilten Anwendung auftreten könnten, und entsprechende Gegenmaßnahmen implementiert.

Wie könnte eine Lockerung der Atomaritätsanforderung in SLAPP auf die Sicherheit und Leistung auswirken?

Eine Lockerung der Atomaritätsanforderung in SLAPP könnte sowohl positive als auch negative Auswirkungen haben. Auf der positiven Seite könnte dies die Leistung verbessern, da bestimmte zeitkritische Aufgaben auf dem Prv ausgeführt werden könnten, während SLAPP läuft. Dies könnte die Effizienz des Systems insgesamt steigern. Auf der negativen Seite könnte dies jedoch die Sicherheit beeinträchtigen, da die Unterbrechung der atomaren Ausführung von F die Möglichkeit für Angriffe durch Adv eröffnen könnte. Wenn F während der Ausführung unterbrochen wird, könnten Manipulationen an den Daten oder am Prozess vorgenommen werden, was die Integrität des Systems gefährden könnte.

Wie könnte SLAPP erweitert werden, um Angriffe auf die Hardware-Sicherheitsmerkmale selbst zu erkennen und zu verhindern?

Um Angriffe auf die Hardware-Sicherheitsmerkmale selbst zu erkennen und zu verhindern, könnte SLAPP um zusätzliche Überwachungsfunktionen erweitert werden. Dies könnte die Implementierung von Mechanismen zur Erkennung von ungewöhnlichem Verhalten oder Anomalien in der Hardware umfassen. Darüber hinaus könnten integrierte Sicherheitsfunktionen der Hardware genutzt werden, um potenzielle Angriffe frühzeitig zu erkennen und zu blockieren. Durch die Implementierung von Überwachungsfunktionen auf Hardwareebene könnte SLAPP auch in der Lage sein, auf physische Angriffe wie Seitenkanalangriffe oder Spannungsmanipulationen zu reagieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen, um die Integrität der Hardware-Sicherheitsmerkmale zu gewährleisten.