Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving Distributed Learning Framework for 6G Telecom Ecosystems

論文の概要: Privacy-Preserving Distributed Learning Framework for 6G Telecom Ecosystems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07225v1
Date: Mon, 17 Aug 2020 11:16:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-28 04:28:16.336308
Title: Privacy-Preserving Distributed Learning Framework for 6G Telecom Ecosystems
Title（参考訳）: 6Gテレコムエコシステムのためのプライバシ保護分散学習フレームワーク
Authors: Pooyan Safari, Behnam Shariati, Johannes Karl Fischer
Abstract要約: 6G時代における通信エコシステムのためのプライバシ保護分散学習フレームワークを提案する。マルチドメインマルチベンダ光ネットワークにおけるQoT(Quality of Transmission)推定のユースケースに適用することで,そのメリットを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8682942808330703
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a privacy-preserving distributed learning framework for telecom ecosystems in the 6G-era that enables the vision of shared ownership and governance of ML models, while protecting the privacy of the data owners. We demonstrate its benefits by applying it to the use-case of Quality of Transmission (QoT) estimation in multi-domain multi-vendor optical networks, where no data of individual domains is shared with the network management system (NMS).
Abstract（参考訳）: 我々は,データ所有者のプライバシを保護しつつ,MLモデルの共有オーナシップとガバナンスのビジョンを可能にする,6G時代における通信エコシステムのためのプライバシ保護分散学習フレームワークを提案する。本稿では,マルチドメイン・マルチベンダ光ネットワークにおけるqot(quality of transmission)推定に適用することで,ネットワーク管理システム(nms)と個々のドメインのデータを共有することなくそのメリットを実証する。

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