論文の概要: Blockchain and Federated Edge Learning for Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08671v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 22:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 17:44:09.817704
• Title: Blockchain and Federated Edge Learning for Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing
• Title（参考訳）: プライバシー保護型モバイルクラウドセンシングのためのブロックチェーンとフェデレーションエッジ学習
• Authors: Qin Hu, Zhilin Wang, Minghui Xu, and Xiuzhen Cheng
• Abstract要約: 大規模な作業者の移動性を考慮したモバイルクラウドセンシング(MCS)は、要求者が様々なセンシングタスクを遂行するのに役立つ。 本稿では,ブロックチェーン技術を活用した新しいMCS学習フレームワークと,フェデレート学習に基づくエッジインテリジェンスの概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.256032232316695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile crowdsensing (MCS) counting on the mobility of massive workers helps the requestor accomplish various sensing tasks with more flexibility and lower cost. However, for the conventional MCS, the large consumption of communication resources for raw data transmission and high requirements on data storage and computing capability hinder potential requestors with limited resources from using MCS. To facilitate the widespread application of MCS, we propose a novel MCS learning framework leveraging on blockchain technology and the new concept of edge intelligence based on federated learning (FL), which involves four major entities, including requestors, blockchain, edge servers and mobile devices as workers. Even though there exist several studies on blockchain-based MCS and blockchain-based FL, they cannot solve the essential challenges of MCS with respect to accommodating resource-constrained requestors or deal with the privacy concerns brought by the involvement of requestors and workers in the learning process. To fill the gaps, four main procedures, i.e., task publication, data sensing and submission, learning to return final results, and payment settlement and allocation, are designed to address major challenges brought by both internal and external threats, such as malicious edge servers and dishonest requestors. Specifically, a mechanism design based data submission rule is proposed to guarantee the data privacy of mobile devices being truthfully preserved at edge servers; consortium blockchain based FL is elaborated to secure the distributed learning process; and a cooperation-enforcing control strategy is devised to elicit full payment from the requestor. Extensive simulations are carried out to evaluate the performance of our designed schemes.
• Abstract（参考訳）: 大規模な作業員の移動性を数えるモバイルクラウドセンシング(mcs)は、要求者が柔軟性と低コストで様々なセンシングタスクをこなすのに役立つ。 しかし、従来のMCSでは、生データ送信のための通信リソースの大量消費と、データストレージと計算能力の高要求により、MCSの使用が制限されたリソースを要求される可能性がある。 mcsの広範な適用を容易にするために,我々は,ブロックチェーン技術を活用した新しいmcs学習フレームワークと,フェデレーション学習(fl)に基づくエッジインテリジェンスの新たな概念を提案する。 ブロックチェーンベースのMCSとブロックチェーンベースのFLに関する研究はいくつかあるが、リソース制約のある要求者の収容や、要求者と労働者の学習プロセスへの関与によるプライバシー問題に対する対処に関して、MCSの本質的な課題を解決できない。 ギャップを埋めるために、4つの主要な手順、すなわちタスクの公開、データセンシングと提出、最終結果の返却の学習、支払いの決済と割り当ては、悪意のあるエッジサーバや不正な要求者といった内部および外部の脅威に対処するために設計されている。 具体的には,モバイル機器のデータプライバシをエッジサーバに忠実に保持することを保証するための機構設計に基づくデータ提出ルール,分散学習プロセスを確保するためのコンソーシアムブロックチェーンベースのfl,要求者からのフルペイメントを実現するための協調強化制御戦略などが提案されている。 設計したスキームの性能を評価するために,広範なシミュレーションを行った。

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