ترجمه فارسی مقاله حریم خصوصی در یادگیری فدرال

چکیده

Federated Learning (FL) represents a significant advancement in distributed machine learning, enabling multiple participants to collaboratively train models without sharing raw data. This decentralized approach enhances privacy by keeping data on local devices. However, FL introduces new privacy challenges, as model updates shared during training can inadvertently leak sensitive information. This chapter delves into the core privacy concerns within FL, including the risks of data reconstruction, model inversion attacks, and membership inference. It explores various privacy-preserving techniques, such as Differential Privacy (DP) and Secure Multi-Party Computation (SMPC), which are designed to mitigate these risks. The chapter also examines the trade-offs between model accuracy and privacy, emphasizing the importance of balancing these factors in practical implementations. Furthermore, it discusses the role of regulatory frameworks, such as GDPR, in shaping the privacy standards for FL. By providing a comprehensive overview of the current state of privacy in FL, this chapter aims to equip researchers and practitioners with the knowledge necessary to navigate the complexities of secure federated learning environments. The discussion highlights both the potential and limitations of existing privacy-enhancing techniques, offering insights into future research directions and the development of more robust solutions.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری فدرال (FL) نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در یادگیری ماشین توزیع شده است و به شرکت کنندگان چندین نفر را قادر می سازد تا بدون به اشتراک گذاشتن داده های خام ، مدل های مشترک را آموزش دهند.این رویکرد غیر متمرکز با نگه داشتن داده ها در دستگاه های محلی ، حریم خصوصی را تقویت می کند.با این حال ، FL چالش های جدید حریم خصوصی را معرفی می کند ، زیرا به روزرسانی های مدل به اشتراک گذاشته شده در طول آموزش می توانند سهواً اطلاعات حساس را نشت کنند.این فصل به نگرانی های اصلی حریم خصوصی در FL ، از جمله خطرات بازسازی داده ها ، حملات وارونگی مدل و استنباط عضویت می پردازد.این تکنیک های مختلف حفظ حریم خصوصی ، مانند حریم خصوصی دیفرانسیل (DP) و محاسبات چند حزبی ایمن (SMPC) را بررسی می کند که برای کاهش این خطرات طراحی شده اند.در این فصل همچنین به بررسی معاملات بین دقت مدل و حریم خصوصی ، با تأکید بر اهمیت تعادل این عوامل در پیاده سازی های عملی پرداخته شده است.علاوه بر این ، در مورد نقش چارچوب های نظارتی مانند GDPR در شکل دادن به استانداردهای حریم خصوصی برای FL بحث می کند.با ارائه یک مرور کلی از وضعیت فعلی حریم خصوصی در FL ، این فصل با هدف تجهیز محققان و پزشکان به دانش لازم برای حرکت در پیچیدگی های محیط های یادگیری فدرال امن انجام می شود.این بحث هم پتانسیل و هم محدودیت های تکنیک های تقویت حریم خصوصی موجود را برجسته می کند ، و بینش هایی را در جهت های تحقیق آینده و توسعه راه حل های قوی تر ارائه می دهد.