2022년 7월 28일 TFF 협력자 회의 메모,2022년 7월 28일 TFF 협력자 회의 메모

  • 새로운 사람들
  • 대화를 원활하게 하기 위해 모두 Discord 서버 에 참여합시다.
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  • SIG 연합
  • x-silo에서의 무임승차 및 데이터 중독에 대한 토론, LinkedIn이 주도하는 토론(달리 지정하지 않는 한 LinkedIn에서 식별한 사용 사례의 컨텍스트):
    • 무임승차 - 특정 임차인이 그룹에 기여하지 않아 혜택이 희석됨
      • 의도적일 수도 있고 비의도적일 수도 있음
      • 이 시점에서 의도하지 않은 것에 집중하십시오 - 이것이 LinkedIn에서 주로 관심을 갖는 사례입니다.
      • 참가자가 데이터가 충분하지 않거나 교육에 유용하지 않은 데이터로 단순할 수 있습니다.
        • 현재 이것을 이상 탐지 문제로 모델링하는 것을 생각하고 있습니다.
        • 데이터의 소수에 대한 근거인 경우 다수 기여도와 비교하면 효과가 있습니다.
        • 또 다른 접근 방식: 주어진 참가자의 기여 여부에 관계없이 구축된 여러 연합 모델. 진행 상황을 관찰하고 이를 기반으로 참가자를 제외합니다.
      • 일부 프리라이더는 쓰레기 데이터를 제공할 수 있습니다.
        • 이상 탐지로 모델링하기가 더 어렵습니다.
        • 위와 같은 접근
    • 중독
      • 마찬가지로 의도적이든 아니든
      • 의도하지 않은 것에 집중 - 더 큰 테넌트가 그룹을 압도하고 모델이 기여도에 편향될 수 있습니다.
      • 관심 있는 시나리오의 경우 이는 프리라이더 문제와 유사합니다.
      • 분산 비잔틴 교육의 관련 기술
        • 예를 들어, 평균 대신에 중위수를 채택하여 중독에 대한 견고성을 추가할 수 있습니다.
    • 우리는 이러한 문제가 다른 곳에서 발생하는 것을 볼 수 있습니까? 생태계에 그러한 논리를 기여할 가치가 있습니까?
      • 예! 사일로 이익이 일치하지 않을 수 있는 적대적 환경에서 볼 수 있는 일반적인 문제(기여에는 계산 비용이 발생하고 리소스가 필요함)
    • 무임승차 또는 중독의 영향을 어떻게 측정할 수 있습니까?
      • 기여당 대 총계 - 위의 아이디어는 후자를 가리킵니다.
    • 관찰: TFF의 기능 중 하나는 자체 내부 상태를 유지하고 집계할 때 해당 상태를 업데이트할 수 있는 매개변수화 및 상태 저장 집계입니다.
    • 다른 목표(예: DP)와의 절충 및 시너지 효과에 대한 Thoguhts
      • DP는 중독에 확실히 도움이 될 수 있습니다.
      • freloading의 맥락에서 DP에 대한 질문 - 여전히 열린 질문
    • 우리는 데이터 중독 공격이 무시할 수 있는 영향을 미칠 수 있음을 발견했습니다.
  • 위의 내용에 대한 자세한 내용과 곧 있을 LinkedIn에서 TFF 생태계에 추가할 구성 요소에 대한 제안으로 아이디어를 작성하세요.
  • Discord에서 더 많은 토론 보기
  • 다음 회의는 2주 후