Advancements in Federated Learning: Models, Methods, and Privacy

要約

フェデレーテッド ラーニング (FL) は、増大するプライバシーとセキュリティの問題に対処するための有望な手法です。
その主な要素は、機密データをアップロードすることなく、分散クライアント間でモデルを協調的に学習することです。
このホワイト ペーパーでは、関連する作業の徹底的なレビューを行い、開発のコンテキストに従い、FL の背後にある主要なテクノロジを理論的および実践的な観点から深く掘り下げました。
具体的には、まず、詳細な分析と要約を使用して、FL システムのネットワーク トポロジに基づいて、既存の FL アーキテクチャの作品を分類します。
次に、現在のアプリケーションの問題を抽象化し、一般的な手法を要約し、アプリケーションの問題を FL ベース モデルの一般的なパラダイムにまとめます。
さらに、FL を介したモデル トレーニングの提案されたソリューションを提供します。
既存の FedOpt アルゴリズムを要約および分析し、多くの一次アルゴリズムのアルゴリズム開発原理を詳細に明らかにし、より一般化されたアルゴリズム設計フレームワークを提案しました。
これらのフレームワークに基づいて、FedOpt アルゴリズムをインスタンス化しました。
FL ではプライバシーとセキュリティが基本的な要件であるため、既存の攻撃シナリオと防御方法を提供します。
私たちの知る限りでは、理論的アプローチを調査する研究はほとんどないため、私たちは理論的方法論を見直して戦略を提案する最初の層の 1 つです。
私たちの調査は、FL を実際のアプリケーションに統合するための高性能でプライバシーを保護する安全な方法の開発を促進することを目標としています。

要約(オリジナル)

Federated learning (FL) is a promising technique for addressing the rising privacy and security issues. Its main ingredient is to cooperatively learn the model among the distributed clients without uploading any sensitive data. In this paper, we conducted a thorough review of the related works, following the development context and deeply mining the key technologies behind FL from both theoretical and practical perspectives. Specifically, we first classify the existing works in FL architecture based on the network topology of FL systems with detailed analysis and summarization. Next, we abstract the current application problems, summarize the general techniques and frame the application problems into the general paradigm of FL base models. Moreover, we provide our proposed solutions for model training via FL. We have summarized and analyzed the existing FedOpt algorithms, and deeply revealed the algorithmic development principles of many first-order algorithms in depth, proposing a more generalized algorithm design framework. Based on these frameworks, we have instantiated FedOpt algorithms. As privacy and security is the fundamental requirement in FL, we provide the existing attack scenarios and the defense methods. To the best of our knowledge, we are among the first tier to review the theoretical methodology and propose our strategies since there are very few works surveying the theoretical approaches. Our survey targets motivating the development of high-performance, privacy-preserving, and secure methods to integrate FL into real-world applications.

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