論文の概要: FedST: Secure Federated Shapelet Transformation for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10631v4
• Date: Sat, 17 Aug 2024 17:26:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:48:49.056096
• Title: FedST: Secure Federated Shapelet Transformation for Time Series Classification
• Title（参考訳）: FedST: 時系列分類のためのセキュアなフェデレーションシェイプレット変換
• Authors: Zhiyu Liang, Hongzhi Wang,
• Abstract要約: 本稿では,フェデレートラーニング(FL)シナリオにおいて,シェープレットに基づく時系列分類(TSC)モデルを構築する方法について検討する。 我々は,集中型シェイプレット変換法から拡張された新しいフェデレートTSCフレームワークであるFedSTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282491852904721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores how to build a shapelet-based time series classification (TSC) model in the federated learning (FL) scenario, that is, using more data from multiple owners without actually sharing the data. We propose FedST, a novel federated TSC framework extended from a centralized shapelet transformation method. We recognize the federated shapelet search step as the kernel of FedST. Thus, we design a basic protocol for the FedST kernel that we prove to be secure and accurate. However, we identify that the basic protocol suffers from efficiency bottlenecks and the centralized acceleration techniques lose their efficacy due to the security issues. To speed up the federated protocol with security guarantee, we propose several optimizations tailored for the FL setting. Our theoretical analysis shows that the proposed methods are secure and more efficient. We conduct extensive experiments using both synthetic and real-world datasets. Empirical results show that our FedST solution is effective in terms of TSC accuracy, and the proposed optimizations can achieve three orders of magnitude of speedup.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ共有を行なわずに複数の所有者からより多くのデータを利用する,フェデレートラーニング(FL)シナリオにおいて,シェープレットに基づく時系列分類(TSC)モデルを構築する方法について検討する。 我々は,集中型シェイプレット変換法から拡張された新しいフェデレートTSCフレームワークであるFedSTを提案する。 我々はフェデレートされたシェープレット探索ステップをFedSTのカーネルとして認識する。 したがって、我々はFedSTカーネルの基本プロトコルを設計し、安全で正確であることを証明した。 しかし,基本プロトコルは効率のボトルネックに悩まされており,セキュリティ上の問題により中央集権的加速技術は効率を損なう。 セキュリティ保証付きフェデレーションプロトコルを高速化するため,FL設定に適した最適化をいくつか提案する。 理論的解析により,提案手法はより安全で効率的であることが示唆された。 我々は、合成データセットと実世界のデータセットの両方を用いて広範な実験を行う。 実験の結果,提案手法はTSCの精度において有効であり,提案手法は3桁の高速化を実現することができることがわかった。

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