論文の概要: A Review of Privacy-preserving Federated Learning for the Internet-of-Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11794v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 14:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:18:19.493152
• Title: A Review of Privacy-preserving Federated Learning for the Internet-of-Things
• Title（参考訳）: インターネットのためのプライバシ保護フェデレーション学習の概観
• Authors: Christopher Briggs, Zhong Fan, Peter Andras
• Abstract要約: この研究は、分散データ上で機械学習を実行するためのアプローチとして、フェデレーション学習をレビューした。 ユーザ生成データのプライバシ保護と,データ転送に伴う通信コストの削減を目的としている。 フェデレート学習に適用される様々な手法の長所と短所を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3517146652431378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Internet-of-Things (IoT) generates vast quantities of data, much of it attributable to individuals' activity and behaviour. Gathering personal data and performing machine learning tasks on this data in a central location presents a significant privacy risk to individuals as well as challenges with communicating this data to the cloud. However, analytics based on machine learning and in particular deep learning benefit greatly from large amounts of data to develop high-performance predictive models. This work reviews federated learning as an approach for performing machine learning on distributed data with the goal of protecting the privacy of user-generated data as well as reducing communication costs associated with data transfer. We survey a wide variety of papers covering communication-efficiency, client heterogeneity and privacy preserving methods that are crucial for federated learning in the context of the IoT. Throughout this review, we identify the strengths and weaknesses of different methods applied to federated learning and finally, we outline future directions for privacy preserving federated learning research, particularly focusing on IoT applications.
• Abstract（参考訳）: internet-of-things(iot)は膨大な量のデータを生成し、その多くが個人の行動や行動に起因している。 個人データを集め、中央の場所で機械学習タスクを実行することは、個人に重大なプライバシーリスクをもたらし、このデータをクラウドに通信する上での課題となる。 しかし、機械学習や特にディープラーニングに基づく分析は、大量のデータから大きな恩恵を受け、高性能な予測モデルを開発する。 本稿では,ユーザ生成データのプライバシ保護とデータ転送に関わる通信コストの低減を目標として,分散データ上でマシンラーニングを実行するためのアプローチとして,フェデレート学習をレビューする。 iotのコンテキストにおいて,連合学習に不可欠なコミュニケーション効率,クライアントの不均一性,プライバシ保護手法など,さまざまな論文を調査した。 このレビューを通じて、フェデレーション学習に適用されるさまざまな方法の長所と短所を特定し、最後に、フェデレーション学習研究、特にIoTアプリケーションに焦点を当てた、プライバシー保護のための今後の方向性を概説する。

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