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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 15:50 要素毎Secure Aggregationによる連合学習におけるデータ再構築攻撃の無効化 ○水門巧実・小泉佑揮・武政淳二（阪大）・長谷川 亨（島根大）  IN2025-73 |
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| 抄録 | （和） | 連合学習では，参加者が共有する個別更新から元データが再構築される脅威がある． Secure Aggregation (SecAgg) は，集約結果のみをサーバに共有することでこれに対処するが，敵対サーバが標的以外の参加者の更新にスパース性を誘発させることで，集約結果から標的の更新を抽出できることが示されている． これは，SecAggがベクトル単位でしきい値集約を保証し，要素単位では保証しない点に起因する． 本稿が提案する要素毎SecAggは，非ゼロ値がしきい値以上集約された要素のみサーバに開示し，本攻撃の無効化を試みる． |
| （英） | In federated learning, original data are susceptible to reconstruction from individual updates shared by participants. Secure Aggregation (SecAgg) mitigates this risk by sharing only aggregated results with the server. However, it has been demonstrated that an adversarial server can extract a target update from the aggregated results by sparsifying updates from other participants. This vulnerability stems from the fact that SecAgg ensures threshold aggregation at the vector level rather than the element level. This paper proposes element-wise SecAgg, which aims to neutralize such attacks by disclosing only those elements where the number of non-zero values meets or exceeds a specified threshold. |
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| キーワード | （和） | 連合学習 / secure aggregation / データ再構築攻撃 / / / / / |
| （英） | federated learning / secure aggregation / data reconstruction attacks / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 386, IN2025-73, pp. 61-66, 2026年3月. | |
| 資料番号 | IN2025-73 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2025-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken Shichoson Jichi Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2026-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 要素毎Secure Aggregationによる連合学習におけるデータ再構築攻撃の無効化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Nullifying Data Reconstruction Attacks in Federated Learning via Per-element Secure Aggregation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連合学習 / federated learning |
| キーワード(2)（和/英） | secure aggregation / secure aggregation |
| キーワード(3)（和/英） | データ再構築攻撃 / data reconstruction attacks |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水門 巧実 / Takumi Suimon / スイモン タクミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小泉 佑揮 / Yuki Koizumi / コイズミ ユウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武政 淳二 / Junji Takemasa / タケマサ ジュンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 亨 / Toru Hasegawa / ハセガワ トオル |
| 第4著者 所属（和/英） | 島根大学 (略称： 島根大) Shimane University (略称： Shimane Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-73 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.386 |
| ページ範囲 | pp.61-66 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (IN) |
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