論文の概要: Social Metaverse: Challenges and Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10221v2
- Date: Fri, 16 Jun 2023 01:53:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 17:54:18.108180
- Title: Social Metaverse: Challenges and Solutions
- Title（参考訳）: 社会メタバース:挑戦と解決策
- Authors: Yuntao Wang, Zhou Su, and Miao Yan
- Abstract要約: ソーシャルメタバース(Social Metaverse)は、ユーザーが遊び、買い物、仕事、社会化するための一連の相互接続された仮想世界を組み合わせたデジタル空間である。
本稿では,ユーザ・アバター間の広汎な社会的結びつきを利用して,ソーシャル・アウェアな階層的FLフレームワークを推し進める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.507867231467985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social metaverse is a shared digital space combining a series of
interconnected virtual worlds for users to play, shop, work, and socialize. In
parallel with the advances of artificial intelligence (AI) and growing
awareness of data privacy concerns, federated learning (FL) is promoted as a
paradigm shift towards privacy-preserving AI-empowered social metaverse.
However, challenges including privacy-utility tradeoff, learning reliability,
and AI model thefts hinder the deployment of FL in real metaverse applications.
In this paper, we exploit the pervasive social ties among users/avatars to
advance a social-aware hierarchical FL framework, i.e., SocialFL for a better
privacy-utility tradeoff in the social metaverse. Then, an aggregator-free
robust FL mechanism based on blockchain is devised with a new block structure
and an improved consensus protocol featured with on/off-chain collaboration.
Furthermore, based on smart contracts and digital watermarks, an automatic
federated AI (FedAI) model ownership provenance mechanism is designed to
prevent AI model thefts and collusive avatars in social metaverse. Experimental
findings validate the feasibility and effectiveness of proposed framework.
Finally, we envision promising future research directions in this emerging
area.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメタバース(Social Metaverse)は、ユーザーが遊び、買い物、仕事、社会化するための一連の相互接続された仮想世界を組み合わせたデジタル空間である。
人工知能(AI)の進歩とデータプライバシに関する関心の高まりと並行して、フェデレーション学習(FL)は、プライバシ保護によるAIを活用した社会メタバースへのパラダイムシフトとして推奨されている。
しかしながら、プライバシユーティリティのトレードオフ、学習信頼性、AIモデル盗難といった課題は、実際のメタバースアプリケーションにおけるFLの展開を妨げる。
本稿では,ソーシャルメタバースにおけるプライバシ利用のトレードオフを改善するために,ユーザ/アバター間の広く普及するソーシャル関係を利用して,ソーシャルアウェアな階層的flフレームワーク,すなわちsocialflを前進させる。
次に,ブロックチェーンに基づくアグリゲータフリーなロバストfl機構を,新たなブロック構造とオン/オフチェーンコラボレーションを特徴とするコンセンサスプロトコルによって考案した。
さらに、スマートコントラクトとデジタル透かしに基づいて、AIモデル盗難や社会メタバースの衝突アバターを防止するために、自動フェデレーションAI(FedAI)モデルのオーナシップ証明機構が設計されている。
実験により,提案フレームワークの有効性と有効性が確認された。
最後に,この新興地域での今後の研究の方向性について展望する。
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