論文の概要: Secure Deep Learning-based Distributed Intelligence on Pocket-sized Drones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01559v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 08:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 17:48:51.177174
• Title: Secure Deep Learning-based Distributed Intelligence on Pocket-sized Drones
• Title（参考訳）: ポケットサイズのドローン上でセキュアなディープラーニングベースの分散インテリジェンス
• Authors: Elia Cereda and Alessandro Giusti and Daniele Palossi
• Abstract要約: パームサイズのナノドロンはエッジノードの魅力的なクラスであるが、その限られた計算資源は大規模なディープラーニングモデルの実行を妨げている。 エッジフォッグ計算のパラダイムを採用することで、計算の一部をフォグにオフロードすることができるが、フォグノードや通信リンクが信頼できない場合、セキュリティ上の懸念が生じる。 ナノドローン上でランダムなサブネットワークを冗長に実行することにより,霧の計算を検証する分散エッジフォッグ実行方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.80952211739185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Palm-sized nano-drones are an appealing class of edge nodes, but their limited computational resources prevent running large deep-learning models onboard. Adopting an edge-fog computational paradigm, we can offload part of the computation to the fog; however, this poses security concerns if the fog node, or the communication link, can not be trusted. To tackle this concern, we propose a novel distributed edge-fog execution scheme that validates fog computation by redundantly executing a random subnetwork aboard our nano-drone. Compared to a State-of-the-Art visual pose estimation network that entirely runs onboard, a larger network executed in a distributed way improves the $R^2$ score by +0.19; in case of attack, our approach detects it within 2s with 95% probability.
• Abstract（参考訳）: パームサイズのナノドロンはエッジノードの魅力的なクラスであるが、その限られた計算資源は大規模なディープラーニングモデルの実行を妨げている。 エッジフォッグ計算のパラダイムを採用することで、計算の一部をフォグにオフロードすることができるが、フォグノードや通信リンクが信頼できない場合、セキュリティ上の懸念が生じる。 そこで本研究では,ナノドローン上でランダムなサブネットワークを冗長に実行することにより,霧の計算を検証する分散エッジフォッグ実行方式を提案する。 システム上で完全に動作しているState-of-the-Artビジュアルポーズ推定ネットワークと比較して、大規模ネットワークは分散処理によってR^2$スコアを+0.19向上させ、攻撃時には95%の確率で2秒以内で検出する。

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