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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Trading Off Privacy, Utility and Efficiency in Federated Learning

Xiaojin Zhang, Yan Kang|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2022
Privacy-Preserving Technologies in Data被引用数 5
ひとこと要約

本論文は、水平的FL（HFL）と垂直的FL（VFL）を統合する統一されたフェデレーテッドラーニングフレームワークを提案し、プライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の間の根本的トレードオフを定量化するNo-Free-Lunch（NFL）定理を確立する。主な貢献は、これらの3要因の総合的コストの理論的下界を導出することであり、特定の状況下では、1つの保護メカニズムが3次元すべてで最適なパフォーマンスを同時に達成できることを証明する。

ABSTRACT

Federated learning (FL) enables participating parties to collaboratively build a global model with boosted utility without disclosing private data information. Appropriate protection mechanisms have to be adopted to fulfill the opposing requirements in preserving extit{privacy} and maintaining high model extit{utility}. In addition, it is a mandate for a federated learning system to achieve high extit{efficiency} in order to enable large-scale model training and deployment. We propose a unified federated learning framework that reconciles horizontal and vertical federated learning. Based on this framework, we formulate and quantify the trade-offs between privacy leakage, utility loss, and efficiency reduction, which leads us to the No-Free-Lunch (NFL) theorem for the federated learning system. NFL indicates that it is unrealistic to expect an FL algorithm to simultaneously provide excellent privacy, utility, and efficiency in certain scenarios. We then analyze the lower bounds for the privacy leakage, utility loss and efficiency reduction for several widely-adopted protection mechanisms including extit{Randomization}, extit{Homomorphic Encryption}, extit{Secret Sharing} and extit{Compression}. Our analysis could serve as a guide for selecting protection parameters to meet particular requirements.

研究の動機と目的

  • 実世界の制約下におけるフェデレーテッドラーニングシステムにおいて、プライバシー、ユーティリティ、効率のバランスをとるという重要な課題に取り組む。
  • 水平的FL（HFL）と垂直的FL（VFL）を、一貫したトレードオフ分析が可能な統一された理論的枠組みで統合する。
  • No-Free-Lunch（NFL）定理を用いて、プライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の避けられないトレードオフを形式的に定量化する。
  • ランダム化、同型暗号、シークレットシャーディング、圧縮といった広く用いられる保護メカニズムにおいて、プライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の下界を導出する。
  • 保護パrameterの最適選択を支援するため、システム設計に原理的かつ理論的基盤を提供する。

提案手法

  • 保護者-敵対者ダイナミクスという共通の概念的レンズを通じて、水平的（HFL）および垂直的（VFL）フェデレーテッドラーニング設定を統合するフレームワークを提案する。
  • 3つのコア指標を定義する：プライバシー漏洩（ジェンセン・シャノン距離を用いて測定）、ユーティリティ損失（モデル性能の低下によって測定）、効率低下（通信および計算のオーバーヘッドによって測定）。
  • プライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の重み付き和が、問題に依存する正の定数を超えるというNo-Free-Lunch（NFL）定理を確立する。これにより、いかなるメカニズムでも3つすべてを同時に最適化することは不可能であることが証明される。
  • 確率論的および情報理論的ツール（KLダイバージェンス、積分布など）を用いて、NFL定理を応用し、ランダム化、ペイリア暗号、シークレットシャーディング、圧縮といったメカニズムにおける各要因の解析的下界を導出する。
  • 対称的で三角不等式を満たすプライバシー漏洩測定を可能にするため、KLダイバージェンスの代替としてJensen-Shannon（JS）ダイバージェンスを用いる。これにより、理論的解析の厳密性と頑健性が向上する。
  • モデル歪度パrameterおよび圧縮確率に基づき、ランダム化、ペイリア同型暗号、シークレットシャーディング、圧縮メカニズムの各々について、プライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の閉形式下界を導出する。
Figure 1: Illustration of the HFL procedure (left) and VFL procedure (right). For the HFL setting, we consider the server as the adversary who aims to infer individual clients’ private data. For the VFL setting, we consider client 1 (has no labels) as the adversary who wants to recover the labels ow
Figure 1: Illustration of the HFL procedure (left) and VFL procedure (right). For the HFL setting, we consider the server as the adversary who aims to infer individual clients’ private data. For the VFL setting, we consider client 1 (has no labels) as the adversary who wants to recover the labels ow

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1フェデレーテッドラーニングシステムは、最小限のプライバシー漏洩、最小限のユーティリティ損失、最小限の効率低下を同時に達成可能か？
  • RQ2フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシー、ユーティリティ、効率の間の根本的理論的限界は何か？
  • RQ3ランダム化、同型暗号、シークレットシャーディング、圧縮といった広く用いられる保護メカニズムは、プライバシー-ユーティリティ-効率トレードオフにおいてどのように性能を発揮するか？
  • RQ4各保護メカニズムにおけるプライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の下界は何か？
  • RQ5NFL定理は、水平的および垂直的フェデレーテッドラーニング設定の両方に対して一貫して適用可能であり、システムの根本的トレードオフを定量化できるか？

主な発見

  • No-Free-Lunch（NFL）定理により、フェデレーテッドラーニングにおいて、プライバシー、ユーティリティ、効率を同時に最適化することは不可能であることが証明される。正規化されたプライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下の和は、非ゼロで問題に依存する定数を超える。
  • ランダム化メカニズムでは、歪度パrameterの関数としてプライバシー漏洩の下界が与えられ、ユーティリティ損失はゼロであり、効率低下はノイズスケールに依存する。
  • シークレットシャーディングでは、ユーティリティ損失はゼロであり、プライバシー漏洩は歪度範囲の逆数に比例する項によって下界が与えられる。これは、より強いプライバシーを実現するにはパラメータ空間の拡大が必要であることを示唆する。
  • 圧縮では、プライバシー漏洩、ユーティリティ損失、効率低下のすべてが、圧縮確率の積を含む式によって下界が与えられ、高い圧縮率はプライバシーとユーティリティ損失の両方を増加させることを示している。
  • 各メカニズムの導出された下界は、実際のシステム要件に応じた保護パrameter選択の理論的ガイドラインを提供する。
  • KLダイバージェンスの代替としてJensen-Shannon（JS）ダイバージェンスを用いることで、対称的で三角不等式を満たすプライバシー測定が可能となり、トレードオフ分析における理論的取り扱いやすさと頑健性が向上する。
Figure 2: The unified federated learning framework (including HFL and VFL) illustrates the relationship between privacy leakage $\epsilon_{p}$ , utility loss $\epsilon_{u}$ , and efficiency reduction $\epsilon_{e}$ . $D$ denotes the private data, which can be either features or labels. $msg$ denotes
Figure 2: The unified federated learning framework (including HFL and VFL) illustrates the relationship between privacy leakage $\epsilon_{p}$ , utility loss $\epsilon_{u}$ , and efficiency reduction $\epsilon_{e}$ . $D$ denotes the private data, which can be either features or labels. $msg$ denotes

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。