Wireless Ad Hoc Federated Learning に対するModel Poisoning 攻撃の影響の伝播

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-10
• タイトル: Wireless Ad Hoc Federated Learning に対するModel Poisoning 攻撃の影響の伝播
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Propagation of the Impact of Model Poisoning Attack on Wireless Ad Hoc Federated Learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学工学部電子情報工学科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, Faculty of Engineering, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 手塚, 尚哉; 落合, 秀也; 江崎, 浩
• 著者名(英): Naoya, Tezuka; Hideya, Ochiai; Hiroshi, Esaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Wireless Ad Hoc Federated Learning（WAFL）は，複数のノードが参加する完全分散型の機械学習システムである．悪意のある攻撃者が WAFL の学習プロセスに参加した場合，攻撃の影響はモデルの交換を通じてノード間に伝播することが予想される．本報告では，静的トポロジーにおける伝搬を解析し，モデルポイズニング攻撃に対する WAFL の耐性を考察する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Wireless Ad Hoc Federated Learning (WAFL) is a fully-distributed machine learning system that involves multiple nodes. When malicious attackers join the learning process of WAFL the impact of attack is expected to be propagated among nodes via model exchanges. In this report I analyze the propagation on a static topology and consider resilience of WAFL against model poisoning attack.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1009593X
• 書誌情報: 研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 2022-AL-190, 号 24, p. 1-4, 発行日 2022-11-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8566
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会