論文の概要: Privacy-preserving Traffic Flow Prediction: A Federated Learning
Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08725v1
- Date: Thu, 19 Mar 2020 13:07:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 03:57:52.326237
- Title: Privacy-preserving Traffic Flow Prediction: A Federated Learning
Approach
- Title（参考訳）: プライバシー保護型トラヒックフロー予測:フェデレーション学習アプローチ
- Authors: Yi Liu, James J.Q. Yu, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Shuyu Zhang
- Abstract要約: 本稿では,フェデレート学習に基づくGated Recurrent Unit Neural Network Algorithm (FedGRU) というプライバシ保護機械学習手法を提案する。
FedGRUは、現在の集中学習方法と異なり、安全なパラメータアグリゲーション機構を通じて、普遍的な学習モデルを更新する。
FedGRUの予測精度は、先進的なディープラーニングモデルよりも90.96%高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.64006416975458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing traffic flow forecasting approaches by deep learning models achieve
excellent success based on a large volume of datasets gathered by governments
and organizations. However, these datasets may contain lots of user's private
data, which is challenging the current prediction approaches as user privacy is
calling for the public concern in recent years. Therefore, how to develop
accurate traffic prediction while preserving privacy is a significant problem
to be solved, and there is a trade-off between these two objectives. To address
this challenge, we introduce a privacy-preserving machine learning technique
named federated learning and propose a Federated Learning-based Gated Recurrent
Unit neural network algorithm (FedGRU) for traffic flow prediction. FedGRU
differs from current centralized learning methods and updates universal
learning models through a secure parameter aggregation mechanism rather than
directly sharing raw data among organizations. In the secure parameter
aggregation mechanism, we adopt a Federated Averaging algorithm to reduce the
communication overhead during the model parameter transmission process.
Furthermore, we design a Joint Announcement Protocol to improve the scalability
of FedGRU. We also propose an ensemble clustering-based scheme for traffic flow
prediction by grouping the organizations into clusters before applying FedGRU
algorithm. Through extensive case studies on a real-world dataset, it is shown
that FedGRU's prediction accuracy is 90.96% higher than the advanced deep
learning models, which confirm that FedGRU can achieve accurate and timely
traffic prediction without compromising the privacy and security of raw data.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルによる既存のトラフィックフロー予測アプローチは,政府や組織が収集した大量のデータセットに基づいて,優れた成功を収めている。
しかし、これらのデータセットには多くのユーザのプライベートデータが含まれており、ユーザプライバシが近年の公衆の懸念を求めているため、現在の予測アプローチに挑戦している。
したがって、プライバシーを守りながら正確なトラフィック予測をする方法は、解決すべき重要な問題であり、この2つの目的の間にはトレードオフがある。
この課題に対処するために,federated learningというプライバシ保存型機械学習手法を導入し,トラフィックフロー予測のためのfederated learning-based gated recurrent unit neural network algorithm (fedgru)を提案する。
FedGRUは、現在の集中学習方法と異なり、組織間で生データを直接共有するのではなく、安全なパラメータ集約メカニズムを通じて、ユニバーサル学習モデルを更新する。
安全なパラメータアグリゲーション機構では,モデルパラメータ伝達過程における通信オーバーヘッドを低減するために,フェデレーション平均化アルゴリズムを採用する。
さらに,FedGRUのスケーラビリティを向上させるための共同発表プロトコルを設計する。
また,FedGRUアルゴリズムを適用する前に,組織をクラスタ化してトラフィックフロー予測のためのアンサンブルクラスタリング方式を提案する。
実世界のデータセットに関する広範なケーススタディを通じて、FedGRUの予測精度は高度なディープラーニングモデルよりも90.96%高く、FedGRUが生データのプライバシーとセキュリティを損なうことなく正確かつタイムリーなトラフィック予測を達成できることを確認する。
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