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FedTracker: Ownership Verification and Traceability in Federated Learning
核心概念
FedTracker provides ownership verification and traceability in Federated Learning models.
要約
- Abstract:
- Federated learning (FL) allows multiple clients to train a global model without sharing data.
- FedTracker ensures ownership verification and traceability in FL models.
- Introduction:
- FL is popular in privacy-sensitive domains.
- Model leakage in FL poses copyright infringement challenges.
- Ownership Verification:
- Verify ownership of FL models and charge unauthorized users.
- Traceability:
- Trace model leakers among FL participants.
- Watermarking Methods:
- Parameter-based and backdoor-based methods for FL copyright protection.
- FedTracker Implementation:
- Global watermark embedding and local fingerprint insertion.
- Challenges:
- Utility preservation and model discrimination in FedTracker.
- Contributions:
- FedTracker offers ownership verification, traceability, and fidelity.
- Methodology:
- CL-based watermark embedding and fingerprint similarity score.
- Experiments:
- Testing accuracy of models with and without watermarking.
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arxiv.org
FedTracker
統計
FL은 여러 클라이언트가 데이터를 공유하지 않고 전역 모델을 학습할 수 있는 분산 기계 학습 패러다임입니다.
FedTracker는 FL 모델에서 소유권 확인과 추적성을 제공합니다.
클라이언트는 로컬 모델을 2회 로컬 에포크 동안 학습합니다.
引用
"FL meets the privacy needs of data owners while producing high-quality models for the community."
"FedTracker leverages Continual Learning principles to embed the watermark in a way that preserves the utility of the FL model."
深掘り質問
어떻게 FedTracker가 FL 모델의 소유권을 확인하고 추적성을 제공합니까?
FedTracker는 FL 모델의 소유권을 확인하고 추적성을 제공하기 위해 두 가지 주요 메커니즘을 사용합니다. 먼저, 글로벌 워터마크 메커니즘을 통해 소유권 확인을 제공합니다. 이는 FL 모델에 특정 트리거 세트를 삽입하여 소유권을 확인하는 기능을 제공합니다. 또한, 로컬 지문 메커니즘을 통해 각 클라이언트의 모델에 고유한 식별 인증서를 삽입하여 추적성을 제공합니다. 이를 통해 FL 그룹은 모델의 소유권을 확인하고 모델 유출자를 추적할 수 있습니다.
어떻게 FedTracker가 FL 모델의 소유권을 확인하고 추적성을 제공합니까?
FL 모델의 소유권을 확인하는 데 사용되는 트리거 세트의 정확도는 트리거 세트가 모델에 올바르게 삽입되었는지를 나타냅니다. 트리거 세트의 정확도가 높을수록 워터마크를 추출하고 소유권을 확인하는 데 더욱 신뢰할 수 있습니다. 따라서 트리거 세트의 정확도가 높을수록 FL 모델의 소유권 확인 기능이 효과적으로 작동할 것입니다.
FL 모델의 소유권을 확인하고 추적성을 제공하는 데 어떤 도전적인 측면이 있습니까?
FL 모델의 소유권을 확인하고 추적성을 제공하는 데는 몇 가지 도전적인 측면이 있습니다. 첫째, 워터마크를 삽입하는 과정에서 원본 데이터가 없는 상황에서 모델의 유틸리티를 유지하는 것이 중요합니다. 두 번째로, 서로 다른 클라이언트의 모델을 효과적으로 구별하는 것이 중요합니다. 이러한 도전에 대응하기 위해 FedTracker는 CL 기반의 워터마크 삽입 알고리즘과 효과적인 지문 생성 방법을 제안하여 모델의 유틸리티를 유지하고 모델을 식별하는 데 도움을 줍니다.
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