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- SIG federato
- Discussione su free-riding e data poisoning in x-silo, discussione guidata da LinkedIn (contesto da casi d'uso identificati da LinkedIn se non diversamente specificato):
- Free riding - alcuni inquilini non contribuiscono al gruppo, diluendo così il beneficio
- Potrebbe essere intenzionale o non intenzionale
- Concentrati sull'involontario a questo punto: questo è il caso che interessa principalmente a LinkedIn
- Potrebbe essere un semplice partecipante che non dispone di dati sufficienti o dati che non sono utili nella formazione
- Attualmente sto pensando di modellarlo come un problema di rilevamento di anomalie
- Il confronto con il contributo della maggioranza funziona se è l'ase per la minoranza dei dati
- Un altro approccio: più modelli federati, costruiti con o senza il contributo di un determinato partecipante; osservare quali fanno progressi ed escludere i partecipanti in base a quello
- Alcuni freerider potrebbero contribuire con dati spazzatura
- Più difficile da modellare come rilevamento di anomalie
- Stesso approccio di cui sopra
- Avvelenamento
- Allo stesso modo, potrebbe essere intenzionale o meno
- Concentrati sull'involontario: gli inquilini più grandi possono sopraffare il gruppo e influenzare il modello verso i loro contributi
- Per gli scenari di interesse, questo ha delle somiglianze con il problema del freerider
- Tecniche rilevanti nella formazione bizantina distribuita
- Ad esempio, invece della media, potrebbe adottare una mediana per aggiungere una certa robustezza contro l'avvelenamento
- Vediamo questi problemi verificarsi altrove, vale la pena contribuire con tale logica all'ecosistema?
- Sì! Problemi comuni da vedere in contesti contraddittori, in cui gli interessi dei silos potrebbero non essere allineati (i contributi comportano costi di calcolo e richiedono risorse)
- Come possiamo misurare l'impatto del freeloading o dell'avvelenamento?
- Per contributo vs. in aggregato - le idee sopra puntano a quest'ultimo
- Osservazione: una delle caratteristiche di TFF sono le aggregazioni parametrizzabili e stateful che possono mantenere il proprio stato interno e aggiornare quello stato man mano che si aggregano.
- Ad esempio federated_aggregate
- Considerazioni sui compromessi e sinergie con altri obiettivi (es. DP)
- DP può sicuramente aiutare con l'avvelenamento
- Domanda su DP nel contesto del freloading - ancora una domanda aperta
- Abbiamo scoperto che gli attacchi di avvelenamento dei dati potrebbero avere un impatto trascurabile
- Ad esempio, vedere https://arxiv.org/pdf/2108.10241.pdf
- È importante fornire tale funzionalità come parte di una piattaforma FL a silo incrociato indipendentemente dall'entità dell'impatto
- Free riding - alcuni inquilini non contribuiscono al gruppo, diluendo così il beneficio
- Scrivi con idee con maggiori dettagli su quanto sopra e proposte di componenti da aggiungere all'ecosistema TFF da LinkedIn in arrivo
- Vedi più discussione su Discordia
- Prossimo incontro tra 2 settimane
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Ultimo aggiornamento 2022-12-06 UTC.
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