More Than Enough is Too Much: Adaptive Defenses Against Gradient Leakage in Production Federated Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With increasing concerns on privacy leakage from gradients, various attack mechanisms emerged to recover private data from gradients, which challenged the primary advantage of privacy protection in federated learning. However, we cast doubt upon the real impact of these gradient leakage attacks on production federated learning systems. By taking away several impractical assumptions that the literature has made, we find that these attacks pose a limited degree of threat to the privacy of raw data. In this paper, through a comprehensive evaluation of existing gradient leakage attacks in a federated learning system with practical assumptions, we have systematically analyzed their effectiveness under a wide range of configurations. We first present key priors required to make the attack possible or stronger, such as a narrow distribution of initial model weights, as well as inversion at early stages of training. We then propose a new lightweight defense mechanism that provides sufficient and self-adaptive protection against time-varying levels of the privacy leakage risk throughout the federated learning process. Our proposed defense, called Outpost, selectively adds Gaussian noise to gradients at each update iteration according to the Fisher information matrix, where the level of noise is determined by the privacy leakage risk quantified by the spread of model weights at each layer. To limit the computation overhead and training performance degradation, Outpost only performs perturbation with iteration-based decay. Our experimental results demonstrate that Outpost can achieve a much better tradeoff than the state-of-the-art with respect to convergence performance, computational overhead, and protection against gradient leakage attacks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle