SureFED: Robust Federated Learning Framework with Uncertainty-Aware Inspection

Core Concepts

SureFED introduces a novel approach to robust federated learning by leveraging uncertainty quantification and local model evaluation.

Abstract

SureFED addresses vulnerabilities in existing defense methods by utilizing local information and uncertainty quantification. The framework trains both social and local models, ensuring robustness against various attacks. SureFED outperforms state-of-the-art methods in experimental evaluations. The framework is agnostic to the number of compromised clients and is well-suited for non-IID settings. SureFED provides theoretical guarantees for robustness in decentralized linear regression settings. Experimental results demonstrate the superior performance of SureFED under different poisoning attacks.

Stats

SureFED는 기존 방어 방법의 취약점을 해결하기 위해 지역 정보와 불확실성 측정을 활용합니다. 프레임워크는 소셜 및 지역 모델을 모두 훈련하여 다양한 공격에 대한 견고성을 보장합니다. SureFED는 실험 평가에서 최첨단 방법을 능가합니다. 이 프레임워크는 손상된 클라이언트 수에 대해 무관하며 비-IID 설정에 적합합니다. SureFED는 분산 선형 회귀 설정에서 견고성에 대한 이론적 보장을 제공합니다. 실험 결과는 다양한 독립성 공격에 대해 SureFED의 우수한 성능을 입증합니다.

Quotes

"SureFED establishes trust using the local information of benign clients." "SureFED leverages Bayesian models to provide model uncertainties and enhance the evaluation process." "Our framework exhibits robustness even when the majority of clients are compromised."

Key Insights Distilled From

SureFED

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

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

Deeper Inquiries

어떻게 SureFED는 다른 방어 방법과 비교하여 우수한 성능을 보이나요?

SureFED는 다른 방어 방법과 비교하여 우수한 성능을 보이는 주요 이유는 다음과 같습니다: 로컬 모델 활용: SureFED는 각 클라이언트가 로컬 데이터셋을 사용하여 깨끗한 로컬 모델을 독립적으로 훈련시키는 것으로 시작합니다. 이로써 클라이언트는 모델 업데이트를 평가하는 기준으로 사용할 수 있습니다. 불확실성 평가: SureFED는 불확실성을 고려하여 모델 업데이트를 평가하고 불확실성을 활용하여 모델 집계를 수행합니다. 이는 모델 업데이트를 더 효과적으로 평가하고 악의적인 클라이언트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 인트로스펙션: 클라이언트는 자체 소셜 모델을 깨끗한 로컬 모델을 사용하여 평가합니다. 이를 통해 시스템이 오염되었을 때 깨끗한 상태로 복귀할 수 있습니다. 신뢰 가중치: SureFED는 시간에 따라 변하는 신뢰 가중치를 사용하여 모델 집계를 수행하며, 이는 독립적인 모델 평가를 가능하게 합니다. 이러한 기능들은 SureFED가 다양한 데이터 및 모델 독립성 공격에 강력하게 대응하고 다른 방어 방법보다 우수한 성능을 보이도록 도와줍니다.

기존 방어 방법과 SureFED의 핵심 차이점은 무엇인가요?

기존 방어 방법과 SureFED의 주요 차이점은 다음과 같습니다: 로컬 모델 훈련: 기존 방어 방법은 주로 통계적으로 견고한 양을 사용하여 모델 집계를 수행하는 데 중점을 두는 반면, SureFED는 클라이언트의 로컬 정보를 활용하여 깨끗한 로컬 모델을 훈련시킵니다. 불확실성 평가: SureFED는 불확실성을 고려하여 모델 업데이트를 평가하고 불확실성을 활용하여 모델 집계를 수행합니다. 이는 모델 업데이트를 더 효과적으로 평가하고 악의적인 클라이언트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 인트로스펙션: SureFED는 클라이언트가 자체 소셜 모델을 깨끗한 로컬 모델을 사용하여 평가하고 시스템이 오염되었을 때 깨끗한 상태로 복귀할 수 있도록 합니다. 신뢰 가중치: SureFED는 시간에 따라 변하는 신뢰 가중치를 사용하여 모델 집계를 수행하며, 이는 독립적인 모델 평가를 가능하게 합니다. 이러한 차이점들은 SureFED를 기존 방어 방법과 구별되게 만들어주며, 더 효과적인 방어 및 모델 집계를 가능하게 합니다.

SureFED의 불확실성 평가가 어떻게 독립적인 모델 평가를 향상시키는 데 도움이 되나요?

SureFED의 불확실성 평가는 독립적인 모델 평가를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 불확실성 평가는 다음과 같은 방식으로 독립적인 모델 평가를 개선합니다: 모델 업데이트 평가: 각 클라이언트는 불확실성을 고려하여 모델 업데이트를 평가합니다. 이는 클라이언트가 모델의 불확실성이 낮은 요소를 사용하여 악의적인 업데이트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 신뢰 가중치: SureFED는 불확실성을 활용하여 클라이언트 간의 모델 집계를 수행하는 신뢰 가중치를 계산합니다. 이는 클라이언트가 더 신뢰할 수 있는 모델 업데이트를 선택하고 집계하는 데 도움이 됩니다. 인트로스펙션: 클라이언트는 자체 소셜 모델을 깨끗한 로컬 모델을 사용하여 평가하고 시스템이 오염되었을 때 깨끗한 상태로 복귀할 수 있습니다. 이러한 불확실성 평가는 SureFED가 독립적인 모델 평가를 통해 더 강력한 방어 및 모델 집계를 실현할 수 있도록 도와줍니다.