TrajSyn: 連合学習モデル軌跡からのプライバシー保護データセット蒸留

この論文は、連合学習環境内でのサーバー側敵対的トレーニングに不可欠な、プライバシー保護方法でのデータセット蒸留であるTrajSynを紹介しています。この研究は、データプライバシーが最重要であるシナリオにおける、安全で堅牢なAIの重要な課題に取り組んでいます。

• •データ軌跡を蒸留することにより、連合学習におけるプライバシーの問題に対処する。
• •モデルの堅牢性を向上させる、サーバー側敵対的トレーニングに焦点を当てている。
• •モデルのパフォーマンスとデータプライバシーのバランスをとる方法を提供する。