論文の概要: Studying the Robustness of Anti-adversarial Federated Learning Models
Detecting Cyberattacks in IoT Spectrum Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00137v1
- Date: Mon, 31 Jan 2022 22:52:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-03 02:53:52.815670
- Title: Studying the Robustness of Anti-adversarial Federated Learning Models
Detecting Cyberattacks in IoT Spectrum Sensors
- Title（参考訳）: IoTスペクトルセンサにおけるサイバーアタック検出のための対敵フェデレーション学習モデルのロバスト性の検討
- Authors: Pedro Miguel S\'anchez S\'anchez, Alberto Huertas Celdr\'an, Timo
Schenk, Adrian Lars Benjamin Iten, G\'er\^ome Bovet, Gregorio Mart\'inez
P\'erez, and Burkhard Stiller
- Abstract要約: デバイスフィンガープリントと機械学習(ML/DL)が組み合わさって、リソース制約スペクトルセンサによって管理されるデータを対象としたサイバー攻撃を検出する際に、有望な性能を報告している。
モデルのトレーニングに必要なデータ量と、そのようなシナリオのプライバシに関する懸念は、集中型ML/DLベースのアプローチの適用性を制限します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4925222726301578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Device fingerprinting combined with Machine and Deep Learning (ML/DL) report
promising performance when detecting cyberattacks targeting data managed by
resource-constrained spectrum sensors. However, the amount of data needed to
train models and the privacy concerns of such scenarios limit the applicability
of centralized ML/DL-based approaches. Federated learning (FL) addresses these
limitations by creating federated and privacy-preserving models. However, FL is
vulnerable to malicious participants, and the impact of adversarial attacks on
federated models detecting spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks
on spectrum sensors has not been studied. To address this challenge, the first
contribution of this work is the creation of a novel dataset suitable for FL
and modeling the behavior (usage of CPU, memory, or file system, among others)
of resource-constrained spectrum sensors affected by different SSDF attacks.
The second contribution is a pool of experiments analyzing and comparing the
robustness of federated models according to i) three families of spectrum
sensors, ii) eight SSDF attacks, iii) four scenarios dealing with unsupervised
(anomaly detection) and supervised (binary classification) federated models,
iv) up to 33% of malicious participants implementing data and model poisoning
attacks, and v) four aggregation functions acting as anti-adversarial
mechanisms to increase the models robustness.
- Abstract（参考訳）: デバイスフィンガープリントと機械学習(ML/DL)が組み合わさって、リソース制約スペクトルセンサによって管理されるデータを対象としたサイバー攻撃を検出する際に、有望な性能を報告している。
しかし、モデルのトレーニングに必要なデータ量とそのようなシナリオのプライバシー上の懸念は、集中型ML/DLベースのアプローチの適用性を制限している。
フェデレーション学習(FL)は、フェデレーションとプライバシ保護モデルを作成することで、これらの制限に対処する。
しかし、FLは悪意のある参加者に対して脆弱であり、スペクトルセンサに対するスペクトルセンシングデータファルシフィケーション(SSDF)攻撃を検出するフェデレーションモデルに対する敵攻撃の影響は研究されていない。
この課題に対処するために、この研究の最初の貢献は、FLに適した新しいデータセットを作成し、異なるSSDF攻撃に影響を受けるリソース制約されたスペクトルセンサーの挙動(CPU、メモリ、ファイルシステムなど)をモデル化することである。
第2の貢献は、フェデレーションモデルのロバスト性を分析して比較する実験のプールである。
一 スペクトルセンサの3つの系統
二 SSDF攻撃八件
三 教師なし(異常検出)及び監督付き(二分分類)連合モデルを扱う四つのシナリオ
四 悪意のある参加者の33%がデータ及びモデル中毒攻撃を実施し、及び
五 モデルロバスト性を高めるための反敵機構として作用する4つの凝集関数
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