面向抗 Byzantine 鲁棒 gossip 的统一分解分析
量子物理
2024-10-15 v1
摘要
在去中心化机器学习中，不同设备以点对点方式进行通信，以从彼此的数据中学习。此类方法对恶意（Byzantine）设备具有脆弱性。我们引入 F-RG，一个用于构建具有来自鲁棒求和类聚合规则 F 所保证的鲁棒去中心化算法的通用框架。随后我们研究了“分解点”的概念，并显示了去中心化算法可容忍的敌人数量的上限。我们引入一种实用的鲁棒聚合规则，称为 CS+，以至于 CS+-RG 拥有接近最优的分解点。其他聚合规则的选择导致现有算法，如 ClippedGossip 或 NNA。我们给出实验证据以验证 CS+-RG 的有效性，并突出其与 NNA 之间的差距，特别是针对针对去中心化通信所设计的新型攻击。
引用
@article{arxiv.2410.10416,
title = {Complementing the transmon by integrating a geometric shunt inductor},
author = {Simone D. Fasciati and Boris Shteynas and Giulio Campanaro and Mustafa Bakr and Shuxiang Cao and Vivek Chidambaram and James Wills and Peter J. Leek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.10416},
year = {2024}
}