論文の概要: Federated Anomaly Detection over Distributed Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07829v2
• Date: Tue, 17 May 2022 07:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 11:04:51.846770
• Title: Federated Anomaly Detection over Distributed Data Streams
• Title（参考訳）: 分散データストリーム上のフェデレーション異常検出
• Authors: Paula Raissa Silva, Jo\~ao Vinagre, Jo\~ao Gama
• Abstract要約: 本稿では,異常検出,フェデレート学習,データストリーム間のブリッジ構築手法を提案する。 作業の包括的な目標は、分散データストリーム上でのフェデレーション環境での異常を検出することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Sharing of telecommunication network data, for example, even at high aggregation levels, is nowadays highly restricted due to privacy legislation and regulations and other important ethical concerns. It leads to scattering data across institutions, regions, and states, inhibiting the usage of AI methods that could otherwise take advantage of data at scale. It creates the need to build a platform to control such data, build models or perform calculations. In this work, we propose an approach to building the bridge among anomaly detection, federated learning, and data streams. The overarching goal of the work is to detect anomalies in a federated environment over distributed data streams. This work complements the state-of-the-art by adapting the data stream algorithms in a federated learning setting for anomaly detection and by delivering a robust framework and demonstrating the practical feasibility in a real-world distributed deployment scenario.
• Abstract（参考訳）: 通信ネットワークデータの共有は、例えば、ハイアグリゲーションレベルであっても、プライバシー法や規制、その他の重要な倫理上の懸念により、現在非常に制限されている。 これにより、組織、地域、州にまたがるデータを散乱させ、大規模にデータを利用するAIメソッドの使用を阻害する。 このようなデータを管理し、モデルを構築し、計算を行うプラットフォームを構築する必要がある。 本研究では,異常検出,フェデレーション学習,データストリーム間のブリッジ構築手法を提案する。 作業の包括的な目標は、分散データストリーム上でのフェデレーション環境での異常を検出することだ。 この研究は、異常検出のための連合学習環境にデータストリームアルゴリズムを適用し、堅牢なフレームワークを提供し、実世界の分散デプロイメントシナリオで実用性を示すことで、最先端のアルゴリズムを補完する。

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