दैनिक अर्क्सिव

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।

फेडरेटेड लर्निंग के लिए की-लॉक मॉड्यूल के साथ ग्रेडिएंट लीकेज डिफेंस

Created by
  • Haebom

लेखक

हांची रेन, जिंगजिंग डेंग, जियानघुआ झी

रूपरेखा

यह शोधपत्र फ़ेडरेटेड लर्निंग (FL) में होने वाली ग्रेडिएंट लीकेज समस्या का एक नया परिप्रेक्ष्य और समाधान प्रस्तुत करता है। मौजूदा फ़ेडरेटेड लर्निंग निजी डेटा को स्थानीय रखते हुए केवल मॉडल ग्रेडिएंट साझा करके गोपनीयता बनाए रखती है। हालाँकि, ग्रेडिएंट में स्वयं संवेदनशील जानकारी हो सकती है, जिससे चिंताएँ बढ़ सकती हैं। यह शोधपत्र इस ग्रेडिएंट लीकेज समस्या का सैद्धांतिक विश्लेषण प्रस्तुत करता है और एक नई सुरक्षा तकनीक प्रस्तावित करता है जो एक निजी कुंजी-लॉकिंग मॉड्यूल का उपयोग करके मनमाने मॉडल संरचनाओं में ग्रेडिएंट लीकेज को रोकती है। प्रस्तावित विधि केवल लॉक किए गए ग्रेडिएंट साझा करके निजी डेटा पुनर्निर्माण को रोकती है, साथ ही मॉडल प्रदर्शन में गिरावट को न्यूनतम करती है। प्रस्तावित विधि की सुदृढ़ता विभिन्न मॉडलों और बेंचमार्क पर किए गए प्रयोगों के माध्यम से सत्यापित की गई है।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
फेडरेटेड लर्निंग में ग्रेडिएंट लीकेज समस्या की गहन सैद्धांतिक समझ प्रदान करता है।
हम मनमाने मॉडल संरचनाओं पर लागू एक प्रभावी ग्रेडिएंट लीकेज रक्षा तकनीक प्रस्तुत करते हैं।
प्रस्तावित तकनीक की प्रभावशीलता सैद्धांतिक प्रमाण और प्रयोगात्मक सत्यापन के माध्यम से प्रदर्शित की जाती है।
यह फेडरेटेड लर्निंग के गोपनीयता संरक्षण प्रदर्शन को बेहतर बनाने में योगदान देता है।
Limitations:
प्रस्तावित कुंजी-लॉक मॉड्यूल के डिजाइन और प्रशिक्षण प्रक्रिया का विस्तृत विवरण उपलब्ध नहीं हो सकता है।
विभिन्न प्रकार के आक्रमणों के विरुद्ध रक्षात्मक प्रदर्शन के अधिक व्यापक मूल्यांकन की आवश्यकता है।
वास्तविक दुनिया के संघीय शिक्षण वातावरण में इसकी प्रयोज्यता और प्रदर्शन को निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
👍