論文の概要: Clustering Algorithm to Detect Adversaries in Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10799v1
- Date: Mon, 22 Feb 2021 06:49:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-24 00:41:06.153434
- Title: Clustering Algorithm to Detect Adversaries in Federated Learning
- Title(参考訳): フェデレーション学習における競合検出のためのクラスタリングアルゴリズム
- Authors: Krishna Yadav, B.B Gupta
- Abstract要約: 本稿では,クラスタリングアルゴリズムの助けを借りて敵を検出する手法を提案する。
提案手法では,クライアント側からの処理能力は必要とせず,帯域幅の超過は不要である。
我々のアプローチは、40%の敵が存在する場合でも、グローバルモデルの精度を99%まで向上させることに成功した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6091702876917281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent times, federated machine learning has been very useful in building
intelligent intrusion detection systems for IoT devices. As IoT devices are
equipped with a security architecture vulnerable to various attacks, these
security loopholes may bring a risk during federated training of decentralized
IoT devices. Adversaries can take control over these IoT devices and inject
false gradients to degrade the global model performance. In this paper, we have
proposed an approach that detects the adversaries with the help of a clustering
algorithm. After clustering, it further rewards the clients for detecting
honest and malicious clients. Our proposed gradient filtration approach does
not require any processing power from the client-side and does not use
excessive bandwidth, making it very much feasible for IoT devices. Further, our
approach has been very successful in boosting the global model accuracy, up to
99% even in the presence of 40% adversaries.
- Abstract(参考訳): 近年、連合機械学習はiotデバイスのインテリジェント侵入検知システムを構築するのに非常に有用である。
IoTデバイスは、さまざまな攻撃に対して脆弱なセキュリティアーキテクチャを備えているため、これらのセキュリティの抜け穴は、分散IoTデバイスの連合トレーニング中にリスクをもたらす可能性がある。
敵はこれらのIoTデバイスを制御でき、誤った勾配を注入してグローバルモデルのパフォーマンスを低下させることができる。
本稿では,クラスタリングアルゴリズムの助けを借りて敵を検出する手法を提案する。
クラスタリング後、それはさらに誠実で悪意のあるクライアントを検出するためにクライアントに報います。
提案手法では,クライアント側からの処理パワーを必要とせず,帯域幅を過大に使用せず,IoTデバイスで実現可能である。
さらに、我々のアプローチは、40%の敵が存在する場合でも、グローバルモデル精度を99%まで向上させることに成功した。
関連論文リスト
- Smart IoT Security: Lightweight Machine Learning Techniques for Multi-Class Attack Detection in IoT Networks [0.0]
IoT(Internet of Things)が成長する中で、ネットワークはさまざまなサイバー脅威から保護されることが不可欠である。
本研究は、IoTデバイスのマルチクラス攻撃検出を改善するための、新しい軽量アンサンブルアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-06T13:17:03Z) - FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。
本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。
本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T08:51:23Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T14:16:37Z) - Deep Learning-based Embedded Intrusion Detection System for Automotive
CAN [12.084121187559864]
このような脅威を検知し、対処するために、さまざまな侵入検出アプローチが提案されており、機械学習モデルは極めて効果的である。
我々は,専用ハードウェアアクセラレータを通じて,IDS機能を透過的に統合可能なFPGAベースのハイブリッドECUアプローチを提案する。
提案手法では,複数の攻撃データセットの平均精度が99%以上であり,検出レートは0.64%であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T13:13:38Z) - An Intelligent Mechanism for Monitoring and Detecting Intrusions in IoT
Devices [0.7219077740523682]
この研究は、フェデレートラーニングとマルチ層パーセプトロンニューラルネットワークを活用して、IoTデバイスに対するサイバー攻撃を高精度に検出し、データプライバシ保護を強化するホストベースの侵入検知システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T11:26:00Z) - IoT Device Identification Based on Network Communication Analysis Using
Deep Learning [43.0717346071013]
組織のネットワークに対する攻撃のリスクは、セキュリティの低いIoTデバイスの使用の増加によって増大している。
この脅威に対処し、ネットワークを保護するために、組織は通常、ホワイトリストのIoTデバイスのみをネットワーク上で許可するセキュリティポリシを実装します。
本研究では、ネットワーク上で許可されたIoTデバイスの自動識別のためのネットワーク通信にディープラーニングを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T13:44:58Z) - Adversarial Attacks on Deep Learning Based Power Allocation in a Massive
MIMO Network [62.77129284830945]
本稿では,大規模なマルチインプット・マルチアウトプット(MAMIMO)ネットワークのダウンリンクにおいて,逆攻撃がDLベースの電力割り当てを損なう可能性があることを示す。
我々はこれらの攻撃のパフォーマンスをベンチマークし、ニューラルネットワーク(NN)の入力に小さな摂動がある場合、ホワイトボックス攻撃は最大86%まで実現不可能な解決策をもたらすことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T16:18:19Z) - Lightweight Collaborative Anomaly Detection for the IoT using Blockchain [40.52854197326305]
モノのインターネット(IoT)デバイスには、攻撃者によって悪用される可能性のある多くの脆弱性がある傾向がある。
異常検出のような教師なしの技術は、これらのデバイスをプラグ・アンド・プロテクトで保護するために使用することができる。
Raspberry Pi48台からなる分散IoTシミュレーションプラットフォームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T14:50:08Z) - Enhancing network forensics with particle swarm and deep learning: The
particle deep framework [4.797216015572358]
自動化と生産性への影響により、IoTスマートなものの人気が高まっている。
IoTデバイスは、確立された新しいIoT固有の攻撃ベクタの両方に脆弱性があることが証明されている。
本稿では,Particle Deep Frameworkを利用したIoTネットワークのための新しいネットワーク法医学フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T06:39:33Z) - IoT Device Identification Using Deep Learning [43.0717346071013]
組織におけるIoTデバイスの利用の増加は、攻撃者が利用可能な攻撃ベクトルの数を増やしている。
広く採用されている独自のデバイス(BYOD)ポリシにより、従業員が任意のIoTデバイスを職場に持ち込み、組織のネットワークにアタッチすることで、攻撃のリスクも増大する。
本研究では、ネットワークトラフィックにディープラーニングを適用し、ネットワークに接続されたIoTデバイスを自動的に識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T12:24:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。