論文の概要: Towards Communication-efficient and Attack-Resistant Federated Edge
Learning for Industrial Internet of Things
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04436v1
- Date: Tue, 8 Dec 2020 14:11:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 20:43:24.614818
- Title: Towards Communication-efficient and Attack-Resistant Federated Edge
Learning for Industrial Internet of Things
- Title（参考訳）: 産業用IoTのための通信効率・攻撃耐性エッジ学習を目指して
- Authors: Yi Liu, Ruihui Zhao, Jiawen Kang, Abdulsalam Yassine, Dusit Niyato,
Jialiang Peng
- Abstract要約: federated edge learning(fel)は、産業用iot(internet of things)におけるエッジコンピューティングのためのグローバルなディープラーニングモデルを、エッジノードでトレーニング可能にする。
FELは、通信オーバーヘッドとデータプライバシの2つの重要な課題に直面している。
IIoTにおけるエッジコンピューティングのための通信効率とプライバシー強化型非同期FELフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.20432511421245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Edge Learning (FEL) allows edge nodes to train a global deep
learning model collaboratively for edge computing in the Industrial Internet of
Things (IIoT), which significantly promotes the development of Industrial 4.0.
However, FEL faces two critical challenges: communication overhead and data
privacy. FEL suffers from expensive communication overhead when training
large-scale multi-node models. Furthermore, due to the vulnerability of FEL to
gradient leakage and label-flipping attacks, the training process of the global
model is easily compromised by adversaries. To address these challenges, we
propose a communication-efficient and privacy-enhanced asynchronous FEL
framework for edge computing in IIoT. First, we introduce an asynchronous model
update scheme to reduce the computation time that edge nodes wait for global
model aggregation. Second, we propose an asynchronous local differential
privacy mechanism, which improves communication efficiency and mitigates
gradient leakage attacks by adding well-designed noise to the gradients of edge
nodes. Third, we design a cloud-side malicious node detection mechanism to
detect malicious nodes by testing the local model quality. Such a mechanism can
avoid malicious nodes participating in training to mitigate label-flipping
attacks. Extensive experimental studies on two real-world datasets demonstrate
that the proposed framework can not only improve communication efficiency but
also mitigate malicious attacks while its accuracy is comparable to traditional
FEL frameworks.
- Abstract（参考訳）: Federated Edge Learning (FEL)により、エッジノードは、産業用IoT(Industrial Internet of Things)におけるエッジコンピューティングのために、グローバルなディープラーニングモデルを協調的にトレーニングすることができる。
しかし、FELは2つの重要な課題に直面している。
FELは、大規模マルチノードモデルをトレーニングする際に、高価な通信オーバーヘッドに悩まされる。
さらに, FEL の漏えいやラベルフリッピング攻撃に対する脆弱性により, グローバルモデルのトレーニングプロセスは, 敵によって容易に損なわれる。
これらの課題に対処するために、IIoTにおけるエッジコンピューティングのための通信効率とプライバシ強化非同期FELフレームワークを提案する。
まず,エッジノードがグローバルモデルアグリゲーションを待つ時間を削減するために,非同期モデル更新方式を提案する。
第2に,エッジノードの勾配によく設計されたノイズを付加することにより,通信効率を向上し,勾配漏洩攻撃を緩和する非同期局所微分プライバシー機構を提案する。
第3に,ローカルモデルの品質をテストすることにより,悪意のあるノードを検出するクラウドサイドの悪意のあるノード検出機構を設計する。
このようなメカニズムは、ラベルフリップ攻撃を軽減するためにトレーニングに参加する悪意のあるノードを避けることができる。
2つの実世界のデータセットに関する大規模な実験的研究は、提案フレームワークが通信効率を向上するだけでなく、従来のFELフレームワークに匹敵する精度で悪意のある攻撃を軽減できることを示した。
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