Federated Learning is an emerging privacy-preserving distributed machine learning approach to building a shared model by performing distributed training locally on participating devices (clients) and aggregating the local models into a global one. As this approach prevents data collection and aggregation, it helps in reducing associated privacy risks to a great extent.
However, the data samples across all participating clients are
usually not independent and identically distributed (non-i.i.d.), and Out of Distribution (OOD) generalization for the learned models can be poor. Besides this challenge, federated learning also remains vulnerable to various attacks on security wherein a few malicious participating entities work towards inserting backdoors, degrading the generated aggregated model as well as inferring the data owned by participating entities. In this work, we propose an approach for learning invariant (causal) features common to all participating clients in a federated learning setup and analyse empirically how it enhances the Out of Distribution (OOD) accuracy as well as the privacy of the final learned model. Although Federated Learning allows for participants to contribute their local data without revealing it, it faces issues in data security and in accurately paying participants for quality data contributions. In this report, we also propose an EOS Blockchain design and workflow to establish data security, a novel validation error based metric upon which we qualify gradient uploads for payment, and implement a small example of our Blockchain Causal Federated Learning model to analyze its performance with respect to robustness, privacy and fairness in incentivization. / L’apprentissage fédéré est une approche émergente d’apprentissage automatique distribué
préservant la confidentialité pour créer un modèle partagé en effectuant une formation
distribuée localement sur les appareils participants (clients) et en agrégeant les modèles locaux
en un modèle global. Comme cette approche empêche la collecte et l’agrégation de données,
elle contribue à réduire dans une large mesure les risques associés à la vie privée. Cependant,
les échantillons de données de tous les clients participants sont généralement pas indépendante
et distribuée de manière identique (non-i.i.d.), et la généralisation hors distribution (OOD)
pour les modèles appris peut être médiocre. Outre ce défi, l’apprentissage fédéré reste
également vulnérable à diverses attaques contre la sécurité dans lesquelles quelques entités
participantes malveillantes s’efforcent d’insérer des portes dérobées, dégradant le modèle
agrégé généré ainsi que d’inférer les données détenues par les entités participantes. Dans cet
article, nous proposons une approche pour l’apprentissage des caractéristiques invariantes
(causales) communes à tous les clients participants dans une configuration d’apprentissage
fédérée et analysons empiriquement comment elle améliore la précision hors distribution
(OOD) ainsi que la confidentialité du modèle appris final. Bien que l’apprentissage fédéré
permette aux participants de contribuer leurs données locales sans les révéler, il se heurte à des
problèmes de sécurité des données et de paiement précis des participants pour des contributions
de données de qualité. Dans ce rapport, nous proposons également une conception et un
flux de travail EOS Blockchain pour établir la sécurité des données, une nouvelle métrique
basée sur les erreurs de validation sur laquelle nous qualifions les téléchargements de gradient
pour le paiement, et implémentons un petit exemple de notre modèle d’apprentissage fédéré
blockchain pour analyser ses performances.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/26527 |
| Date | 10 1900 |
| Creators | Francis, Sreya |
| Contributors | Rish, Irina |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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