SureFED: Robust Federated Learning Framework with Uncertainty-Aware Inspection

Core Concepts

SureFED introduces a novel framework for robust federated learning using uncertainty-aware inspection to address data and model poisoning attacks.

Abstract

SureFED is a novel framework for robust federated learning that leverages uncertainty quantification to address vulnerabilities in existing defense methods. It focuses on byzantine-robust federated learning, utilizing local information of benign clients to establish trust. SureFED employs Bayesian models for model evaluation, ensuring robustness even when the majority of clients are compromised. The framework is well-suited for non-IID settings and has been theoretically proven to be robust against data and model poisoning attacks. Experimental evaluations demonstrate the superiority of SureFED over state-of-the-art defense methods under various colluding and non-colluding attacks.

Stats

SureFED exhibits model accuracies matching benign training accuracy across different datasets (MNIST, FEMNIST, CIFAR-10). SureFED demonstrates consistent robustness against various data and model poisoning attacks. Backdoor accuracy of SureFED under Trojan attack is significantly lower compared to other frameworks.

Quotes

Key Insights Distilled From

SureFED

by Nasimeh Heyd... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.02747.pdf

Deeper Inquiries

How can the concept of uncertainty quantification be applied in other areas beyond federated learning

不確実性の定量化の概念は、フェデレーテッドラーニング以外の領域にも適用することができます。例えば、金融業界ではリスク管理や投資判断において不確実性を考慮するために利用される可能性があります。医療分野では診断や治療計画の決定において、不確実性を評価し統計的な推論を行う際に活用されるかもしれません。さらに、気象予測や自動運転などの技術領域でも、不確実性を考慮したモデルやシステム設計が重要となります。

What potential limitations or criticisms could be raised regarding the implementation of SureFED in real-world scenarios

SureFEDの実装に関しては以下のような限界や批判が提起される可能性があります。 計算コスト: SureFEDはBayesianモデルを使用しており、その学習と推論プロセスは通常の深層学習アルゴリズムよりも高コストである可能性があります。 データ依存: SureFEDは各クライアントごとにローカルモデルをトレーニングしますが、これらのローカルデータセットが偏っている場合、全体的なパフォーマンスへ影響を与える可能性があります。 信頼度: クライアント間で信頼度付けされたグラフ上で動作する必要があるため、通信インフラストラクチャーへの依存度やエッジケースでの挙動変化へ対処する必要があります。

How might the principles of bounded confidence models from social science influence future developments in AI systems

社会科学から導入された「bounded confidence models（限界信頼モデル）」原則はAIシステム開発へ次世代技術向け有益です。 意見形成: この原則から得られた知見はAIシステム内部また外部で意見形成プロセス改善手法開発支援 協調行動: チーム内・跨業務連携時協力促進方法採用 異議申立防止: 意思決定段階異議申立抑制策展開 以上