論文の概要: Detection of Insider Attacks in Distributed Projected Subgradient Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06917v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 08:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 15:50:40.219370
• Title: Detection of Insider Attacks in Distributed Projected Subgradient Algorithms
• Title（参考訳）: 分散計画下次アルゴリズムにおけるインサイダー攻撃の検出
• Authors: Sissi Xiaoxiao Wu, Gangqiang Li, Shengli Zhang, and Xiaohui Lin
• Abstract要約: 汎用ニューラルネットワークは悪質なエージェントの検出とローカライズに特に適していることを示す。 本稿では,連合学習における最先端のアプローチ,すなわち協調型ピアツーピア機械学習プロトコルを採用することを提案する。 シミュレーションでは,AIに基づく手法の有効性と有効性を検証するために,最小二乗問題を考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.096339082411882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The gossip-based distributed algorithms are widely used to solve decentralized optimization problems in various multi-agent applications, while they are generally vulnerable to data injection attacks by internal malicious agents as each agent locally estimates its decent direction without an authorized supervision. In this work, we explore the application of artificial intelligence (AI) technologies to detect internal attacks. We show that a general neural network is particularly suitable for detecting and localizing the malicious agents, as they can effectively explore nonlinear relationship underlying the collected data. Moreover, we propose to adopt one of the state-of-art approaches in federated learning, i.e., a collaborative peer-to-peer machine learning protocol, to facilitate training our neural network models by gossip exchanges. This advanced approach is expected to make our model more robust to challenges with insufficient training data, or mismatched test data. In our simulations, a least-squared problem is considered to verify the feasibility and effectiveness of AI-based methods. Simulation results demonstrate that the proposed AI-based methods are beneficial to improve performance of detecting and localizing malicious agents over score-based methods, and the peer-to-peer neural network model is indeed robust to target issues.
• Abstract（参考訳）: Gossipベースの分散アルゴリズムは、様々なマルチエージェントアプリケーションの分散最適化問題を解決するために広く使われているが、一般的には、各エージェントが権限のない適切な方向をローカルに見積もっているため、内部悪意のあるエージェントによるデータインジェクション攻撃に対して脆弱である。 本研究では、内部攻撃を検出する人工知能(AI)技術の適用について検討する。 一般のニューラルネットワークは,収集されたデータに基づく非線形関係を効果的に探索できるため,悪意のあるエージェントの検出とローカライズに特に適している。 さらに,協調学習における最先端のアプローチ,すなわち協調型ピアツーピア機械学習プロトコルを採用し,ゴシップ交換によるニューラルネットワークモデルのトレーニングを容易にすることを提案する。 この高度なアプローチは、トレーニングデータ不足やミスマッチテストデータといった課題に対して、モデルをより堅牢にすることが期待されます。 シミュレーションでは,AI手法の有効性と有効性を検証するために,最小二乗問題を考える。 シミュレーションの結果,提案するaiベースの手法は,スコアに基づく手法よりも悪意のあるエージェントの検出とローカライズのパフォーマンス向上に有用であり,ピアツーピアニューラルネットワークモデルは,実際に問題に対して頑健であることが示された。

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