- De nouvelles personnes
- Soyons tous sur le serveur Discord pour faciliter les conversations de manière interactive
- Ping Krzys pour devenir un Contributeur pour pouvoir poster
- SIG fédéré
- Discussion sur le free-riding et l'empoisonnement des données dans x-silo, discussion menée par LinkedIn (contexte de cas d'utilisation identifiés par LinkedIn sauf indication contraire) :
- Free riding - certains locataires ne contribuant pas au groupe, donc diluant les avantages
- Peut être intentionnel ou non
- Concentrez-vous sur l'involontaire à ce stade - c'est le cas qui nous intéresse principalement chez LinkedIn
- Il peut s'agir simplement d'un participant qui n'a pas suffisamment de données ou de données qui ne sont pas utiles à la formation
- Penser actuellement à modéliser cela comme un problème de détection d'anomalies
- La comparaison avec la contribution majoritaire fonctionne si c'est le cas pour la minorité des données
- Autre approche : plusieurs modèles fédérés, construits avec ou sans contribution d'un acteur donné ; observez ceux qui progressent et excluez les participants en fonction de cela
- Certains freeriders pourraient contribuer à des données d'ordures
- Plus difficile à modéliser que la détection d'anomalies
- Même approche que ci-dessus
- Empoisonnement
- De même, cela peut être intentionnel ou non
- Concentrez-vous sur l'involontaire - les grands locataires peuvent submerger le groupe et biaiser le modèle vers leurs contributions
- Pour les scénarios d'intérêt, cela présente des similitudes avec le problème du freerider
- Techniques pertinentes dans la formation distribuée byzantine
- Par exemple, au lieu de la moyenne, pourrait adopter une médiane pour ajouter une certaine robustesse contre l'empoisonnement
- Voyons-nous ces problèmes se produire ailleurs, cela vaut-il la peine d'apporter une telle logique à l'écosystème ?
- Oui! Problèmes courants à voir dans les contextes contradictoires, où les intérêts des silos peuvent ne pas être alignés (les contributions entraînent des coûts de calcul et nécessitent des ressources)
- Comment mesurer l'impact d'un resquillement ou d'un empoisonnement ?
- Par contribution vs. dans l'ensemble - les idées ci-dessus pointent vers cette dernière
- Observation : l'une des caractéristiques de TFF est les agrégations paramétrables et avec état qui peuvent maintenir leur propre état interne et mettre à jour cet état au fur et à mesure qu'elles s'agrègent.
- Par exemple, federated_aggregate
- Réflexions sur les compromis et les synergies avec d'autres objectifs (par exemple, DP)
- DP peut certainement aider à l'empoisonnement
- Question sur DP dans le contexte du freloading - encore une question ouverte
- Nous avons constaté que les attaques d'empoisonnement des données pourraient avoir un impact négligeable
- Par exemple, voir https://arxiv.org/pdf/2108.10241.pdf
- Il est important de fournir une telle fonctionnalité dans le cadre d'une plate-forme FL inter-silos, quelle que soit l'ampleur de l'impact
- Free riding - certains locataires ne contribuant pas au groupe, donc diluant les avantages
- Écrivez avec des idées avec plus de détails sur ce qui précède et des propositions de composants à ajouter à l'écosystème TFF de LinkedIn à venir
- Voir plus de discussions sur Discord
- Prochain rendez-vous dans 2 semaines
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Dernière mise à jour le 2022/12/06 (UTC).
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