Advancements in Federated Learning: Models, Methods, and Privacy

要約

Federated Learning (FL) は、高ま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技術である。その主な内容は、機密データをアップロードすることなく、分散したクライアント間でモデルを協調的に学習することである。本論文では、開発背景を追いながら関連作品を徹底的にレビューし、理論と実用の両面からFLの背後にある重要な技術を深く掘り下げることを行った。具体的には、まず、FLシステムのネットワークトポロジーに基づいて、FLアーキテクチャの既存作品を詳細に分析・要約して分類する。次に、現在の応用問題を抽象化し、一般的な技術を要約し、応用問題をFLベースモデルの一般的なパラダイムに当てはめます。さらに、FLによるモデルトレーニングのための我々の提案する解決策を提供する。既存のFedOptアルゴリズムを要約・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深く明らかにし、より一般的なアルゴリズム設計フレームワークを提案した。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。プライバシーとセキュリティはFLにおける基本的な要件であるため、我々は既存の攻撃シナリオと防御方法を提供する。理論的なアプローチを調査した著作は非常に少ないため、我々の知る限り、理論的な方法論をレビューし、我々の戦略を提案する最初の層の一つである。本調査は、FLを実世界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し、安全な手法の開発動機付けを目的としています。

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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