[論文レビュー] FederatedTrust: A Solution for Trustworthy Federated Learning

Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Alberto Huertas Celdrán+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 20, 2023

Privacy-Preserving Technologies in Data被引用数 4

ひとこと要約

FederatedTrustは、Federated Learning（FL）における包括的な信頼性メタフレームワークを提示し、プライバシー、レジliエンス、公平性、説明可能性、責任、連携の6つの柱に加え、30以上のメトリクスを含む。このフレームワークは、FederatedScopeに統合されたアルゴリズムとプロトタイプを用い、FEMNISTおよびN-BaIoTデータセットを用いた5つの実験を通じて、さまざまな構成下でのFLモデルの信頼性を評価する有効性が検証された。

ABSTRACT

The rapid expansion of the Internet of Things (IoT) and Edge Computing has presented challenges for centralized Machine and Deep Learning (ML/DL) methods due to the presence of distributed data silos that hold sensitive information. To address concerns regarding data privacy, collaborative and privacy-preserving ML/DL techniques like Federated Learning (FL) have emerged. However, ensuring data privacy and performance alone is insufficient since there is a growing need to establish trust in model predictions. Existing literature has proposed various approaches on trustworthy ML/DL (excluding data privacy), identifying robustness, fairness, explainability, and accountability as important pillars. Nevertheless, further research is required to identify trustworthiness pillars and evaluation metrics specifically relevant to FL models, as well as to develop solutions that can compute the trustworthiness level of FL models. This work examines the existing requirements for evaluating trustworthiness in FL and introduces a comprehensive taxonomy consisting of six pillars (privacy, robustness, fairness, explainability, accountability, and federation), along with over 30 metrics for computing the trustworthiness of FL models. Subsequently, an algorithm named FederatedTrust is designed based on the pillars and metrics identified in the taxonomy to compute the trustworthiness score of FL models. A prototype of FederatedTrust is implemented and integrated into the learning process of FederatedScope, a well-established FL framework. Finally, five experiments are conducted using different configurations of FederatedScope to demonstrate the utility of FederatedTrust in computing the trustworthiness of FL models. Three experiments employ the FEMNIST dataset, and two utilize the N-BaIoT dataset considering a real-world IoT security use case.

研究の動機と目的

• データプライバシーを超えたFLにおける信頼性の増大するニーズに対応すること。特に、実世界の展開において重要である。
• 既存のAI信頼性フレームワークを超えて、FL固有の信頼性の柱とメトリクスを特定・形式化すること。
• FLモデルの包括的信頼スコアを計算する柔軟で拡張可能なアルゴリズム「FederatedTrust」を設計・実装すること。
• FederatedScope FLフレームワーク内でのプロトタイプの検証を、微分プライバシーおよびクライアント選択戦略を含む多様な構成で実施すること。
• 実世界のデータセットを用いた実験を通じて、FLにおける体系的信頼性評価の実現可能性と有用性を示すこと。

提案手法

• 信頼性のあるFLのための六柱分類（プライバシー、レジリエンス、公平性、説明可能性、責任、連携）を構築し、各柱に固有のサブ概念とメトリクスを定義した。
• 各柱にわたる30以上の測定可能なメトリクスを定義した。これには、クライアント評価、選択の公平性、モデル精度、データの不均衡指標が含まれる。
• 個々のメトリクススコアを可変重みを用いて集約することで、グローバルな信頼スコアを計算するFederatedTrustアルゴリズムを設計した。
• FederatedScope FLフレームワークに統合されたプロトタイプとして実装し、トレーニング中におけるリアルタイム信頼性評価を可能にした。
• 重み付き集約戦略を採用し、展開環境や利害関係者の優先順位に応じた動的構成を可能にした。
• クライアント数、選択率、トレーニングラウンド、微分プライバシーパラメータを変化させた5つの実験を実施し、信頼スコアのダイナミクスを評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Federated Learningにおける信頼性を、データプライバシーを越えて体系的に評価する方法は何か？
• RQ2 FLモデルに特に関連する信頼性の柱とメトリクスとして最も適切なものは何か？
• RQ3 統一的で構成可能なフレームワークは、多様な構成下でのFLモデルの包括的信頼スコアを効果的に計算できるか？
• RQ4 クライアント選択や微分プライバシーなどの異なるFL構成が、計算された信頼性水準にどのように影響するか？
• RQ5 FederatedTrustアルゴリズムは、バイアス、データの不均衡、モデルのドリフトなどの信頼関連の問題をどれほど効果的に検出・反映できるか？

主な発見

• FederatedTrustプロトタイプは、多様なFL構成において信頼スコアを正常に計算し、その適応性と構成可能性を示した。
• 実験から、微分プライバシーとクライアント選択の公平性が全体の信頼スコアに顕著な影響を与えることが判明し、モデル設計におけるトレードオフの重要性が浮き彫りになった。
• 参加者およびモデルの信頼性を評価する「連携」の柱は、システム全体の信頼性と協力のダイナミクスに関する独自の洞察を提供した。
• 信頼スコアはデータの不均衡やモデルのドリフトに敏感であり、クライアント参加のばらつきやモデル精度といったメトリクスが信頼水準と強く相関していた。
• 非i.i.d.データでトレーニングされたモデルにおける性能低下が、特に微分プライバシーと組み合わせた場合に、アルゴリズムが効果的に検出できた。これは、実世界のFLの課題に敏感であることを示している。
• FederatedScopeへのプロトタイプ統合により、信頼性のリアルタイム監視が可能となり、生産環境に近い環境での実現可能性が裏付けられた。