यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
एक बार सेटअप करें, हमेशा सुरक्षित रहें: गतिशील उपयोगकर्ताओं के लिए अग्रगामी और पश्चगामी गोपनीयता के साथ एकल-सेटअप सुरक्षित फ़ेडरेटेड लर्निंग एग्रीगेशन प्रोटोकॉल
यह शोधपत्र एक नवीन सुरक्षित एकत्रीकरण प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है जो फ़ेडरेटेड लर्निंग (FL) में गोपनीयता को बढ़ाता है। मौजूदा एकल-कॉन्फ़िगरेशन प्रोटोकॉल की सीमाओं, जैसे कि गतिशील उपयोगकर्ता भागीदारी का अभाव और अग्रगामी व पश्चगामी सुरक्षा, को दूर करने के लिए, हम उपयोगकर्ता-से-उपयोगकर्ता संचार के बिना अपडेट को कुशलतापूर्वक छिपाने के लिए हल्के सममित होमोमॉर्फिक एन्क्रिप्शन और कुंजी निषेध तकनीकों का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, हम मॉडल बेमेल हमलों से सुरक्षा के लिए संदेश प्रमाणीकरण कोड (MAC) का उपयोग करके एक हल्के सत्यापन तंत्र का परिचय देते हैं। हम अर्ध-ईमानदार और दुर्भावनापूर्ण प्रतिकूल मॉडलों के अंतर्गत औपचारिक सुरक्षा प्रमाण प्रदान करते हैं, और प्रोटोकॉल की व्यावहारिकता को प्रदर्शित करने के लिए एक प्रोटोटाइप कार्यान्वयन और प्रायोगिक परिणाम प्रस्तुत करते हैं। प्रायोगिक परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि हमारा प्रोटोकॉल प्रतिस्पर्धी मॉडल सटीकता बनाए रखते हुए मौजूदा अत्याधुनिक प्रोटोकॉल (e-SeaFL) की तुलना में उपयोगकर्ता-पक्ष गणना को 99% तक कम करता है।
____T12972_____, Limitations
•
Takeaways:
◦
हम एक कुशल फ़ेडरेटेड लर्निंग सुरक्षित एकत्रीकरण प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं जो एकल सेटअप के साथ गतिशील उपयोगकर्ता जुड़ाव और आगे/पीछे सुरक्षा का समर्थन करता है।
◦
उपयोगकर्ता-से-उपयोगकर्ता संचार के बिना कुशल अद्यतन मास्किंग को हल्के सममित होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और कुंजी निषेध तकनीकों का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है।
◦
संदेश प्रमाणीकरण कोड (MACs) पर आधारित हल्के सत्यापन तंत्र के माध्यम से मॉडल बेमेल हमलों के विरुद्ध बचाव करना।
◦
प्रतिस्पर्धी मॉडल सटीकता को बनाए रखते हुए मौजूदा अत्याधुनिक प्रोटोकॉल की तुलना में उपयोगकर्ता-पक्ष गणना को 99% तक कम करता है।
◦
संसाधन-सीमित उपकरणों पर वास्तविक दुनिया के संघीय शिक्षण परिनियोजन के लिए उपयुक्त।
•
Limitations:
◦
वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग वातावरण में प्रस्तावित प्रोटोकॉल की दीर्घकालिक स्थिरता और मापनीयता निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
◦
अधिक विविध और जटिल प्रतिकूल आक्रमण परिदृश्यों के विरुद्ध उन्नत सुरक्षा विश्लेषण की आवश्यकता।
◦
प्रोटोकॉल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए आगे अनुकूलन अनुसंधान की आवश्यकता है।
