Decoupled Vertical Federated Learning: Fault Tolerant and Secure Approach

Core Concepts

Decoupled VFL proposes a fault-tolerant and secure approach to vertically partitioned data training, ensuring privacy and graceful degradation under faults.

Abstract

Decoupled Vertical Federated Learning (DVFL) introduces a blockwise learning approach to address the limitations of Vertical Federated Learning (VFL). DVFL allows for decentralized aggregation and isolation between feature learning and label supervision. By training each model on its own objective, DVFL ensures fault tolerance and security. The system consists of guests who process features of entities in the same order, passing them to host models for aggregation. DVFL eliminates the single point of failure issue present in VFL by allowing hosts to continue training even with missing inputs from guests. The method also addresses privacy concerns by avoiding inference attacks through gradient feedback. Experimental results show that DVFL outperforms VFL in scenarios with limited sample intersections.

Stats

R(d) = 0.3, R(u) = 0.1において、ゲストの欠損は97.30%から96.87%に精度が低下する。
ホストまたは通信の欠損では、97.03%と97.02%の精度を示す。

Quotes

"By eschewing end-to-end backpropagation (BP) altogether? We present Decoupled Vertical Federated Learning (DVFL), a novel strategy for ANNs to address these shortcomings."
"We propose Decoupled VFL (DVFL), a blockwise learning approach to VFL."
"In this work, we attack the source directly."

Key Insights Distilled From

Decoupled Vertical Federated Learning for Practical Training on Vertically Partitioned Data

by Avi Amalansh... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03871.pdf

Deeper Inquiries

How can DVFL be extended to accommodate more complex machine learning models beyond ANNs

DVFLは、より複雑な機械学習モデルへの拡張が可能です。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの他の深層学習アーキテクチャを組み込むことが考えられます。これらの複雑なモデルにおいても、DVFLの基本原則である分散された学習とプライバシー保護を実現するために、適切な訓練戦略や通信プロトコルを導入することが重要です。

What are the implications of eliminating gradient-based inference attacks in federated learning systems like DVFL

グラジエントに基づく推論攻撃を排除することで、DVFLはフェデレーテッドラーニングシステムにおけるセキュリティとプライバシーに重要な影響を与えます。この措置により、悪意ある参加者が他者の個人情報や機密情報をグラジエントから抽出してしまう可能性が排除されます。したがって、DVFLは高いセキュリティ水準を提供しながらも効率的かつ信頼性の高い分散型学習手法を実現します。

How might the concept of redundancy in hosts improve fault tolerance and performance in distributed machine learning systems

冗長性は分散型機械学習システムにおける障害耐性とパフォーマンス向上に大きな影響を与えます。例えば、DVFLでは複数のホスト間で結果を集約することでバギング効果が生じ、予測精度や安定性が向上します。さらに冗長性は通信障害時でも優れたパフォーマンスを発揮し、「最善忘却」効果（Dropout effect）から偏見低下も期待されます。そのため冗長化された多数の参加者や装置間で情報共有・処理能力・負荷分散等幅広い利点が得られるでしょう。