論文の概要: Warmup and Transfer Knowledge-Based Federated Learning Approach for IoT Continuous Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05662v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 15:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:48:17.525839
• Title: Warmup and Transfer Knowledge-Based Federated Learning Approach for IoT Continuous Authentication
• Title（参考訳）: IoT連続認証のためのワームアップと伝達知識に基づくフェデレーション学習アプローチ
• Authors: Mohamad Wazzeh, Hakima Ould-Slimane, Chamseddine Talhi, Azzam Mourad and Mohsen Guizani
• Abstract要約: 本稿では,ユーザデータの匿名性を保護し,データのセキュリティを維持する新しいフェデレートラーニング(FL)手法を提案する。 ユーザプライバシとデータセキュリティを維持しながら,ユーザ認証の精度を大幅に向上させる実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.6454670154373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Continuous behavioural authentication methods add a unique layer of security by allowing individuals to verify their unique identity when accessing a device. Maintaining session authenticity is now feasible by monitoring users' behaviour while interacting with a mobile or Internet of Things (IoT) device, making credential theft and session hijacking ineffective. Such a technique is made possible by integrating the power of artificial intelligence and Machine Learning (ML). Most of the literature focuses on training machine learning for the user by transmitting their data to an external server, subject to private user data exposure to threats. In this paper, we propose a novel Federated Learning (FL) approach that protects the anonymity of user data and maintains the security of his data. We present a warmup approach that provides a significant accuracy increase. In addition, we leverage the transfer learning technique based on feature extraction to boost the models' performance. Our extensive experiments based on four datasets: MNIST, FEMNIST, CIFAR-10 and UMDAA-02-FD, show a significant increase in user authentication accuracy while maintaining user privacy and data security.
• Abstract（参考訳）: 継続的行動認証メソッドは、デバイスにアクセスするときに個人がユニークなアイデンティティを検証できるように、ユニークなセキュリティ層を追加します。 モバイルまたはモノのインターネット(IoT)デバイスと対話しながらユーザの動作を監視し、クレデンシャル盗難とセッションハイジャックを無効にすることで、セッションの信頼性を維持することが可能になった。 このような技術は、人工知能と機械学習(ML)のパワーを統合することで実現されている。 文献の多くは、脅威に対するプライベートなユーザデータ露出を前提として、データを外部サーバに送信することで、ユーザのマシンラーニングのトレーニングに重点を置いている。 本稿では,ユーザデータの匿名性を保護し,自身のデータのセキュリティを維持する新しいフェデレーション学習(fl)手法を提案する。 我々は,大幅な精度向上を実現するウォームアップ手法を提案する。 さらに,特徴抽出に基づく伝達学習技術を活用し,モデルの性能を向上させる。 mnist、femnist、cifar-10、umdaa-02-fdの4つのデータセットに基づく広範な実験では、ユーザのプライバシとデータセキュリティを維持しながら、ユーザ認証精度が大幅に向上しています。

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