論文の概要: Adversarial Client Detection via Non-parametric Subspace Monitoring in the Internet of Federated Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01537v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 18:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:29:52.056133
• Title: Adversarial Client Detection via Non-parametric Subspace Monitoring in the Internet of Federated Things
• Title（参考訳）: フェデレーション物のインターネットにおける非パラメトリック部分空間モニタリングによるクライアント検出
• Authors: Xianjian Xie, Xiaochen Xian, Dan Li, Andi Wang
• Abstract要約: Internet of Federated Things (IoFT)は、フェデレート学習をバックボーンとする相互接続システムのネットワークである。 本稿では、敵攻撃問題に対処する効果的な非パラメトリックアプローチFedRRを提案する。 提案手法は,敵のクライアントを正確に検出し,攻撃が起こらないシナリオ下での誤報率を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.280202415151067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Internet of Federated Things (IoFT) represents a network of interconnected systems with federated learning as the backbone, facilitating collaborative knowledge acquisition while ensuring data privacy for individual systems. The wide adoption of IoFT, however, is hindered by security concerns, particularly the susceptibility of federated learning networks to adversarial attacks. In this paper, we propose an effective non-parametric approach FedRR, which leverages the low-rank features of the transmitted parameter updates generated by federated learning to address the adversarial attack problem. Besides, our proposed method is capable of accurately detecting adversarial clients and controlling the false alarm rate under the scenario with no attack occurring. Experiments based on digit recognition using the MNIST datasets validated the advantages of our approach.
• Abstract（参考訳）: Internet of Federated Things (IoFT)は、相互接続されたシステムのネットワークであり、フェデレートされた学習をバックボーンとして、個々のシステムのデータプライバシを確保しながら、協調的な知識獲得を促進する。 しかし、IoFTの普及はセキュリティ上の懸念、特に敵の攻撃に対するフェデレートされた学習ネットワークの感受性によって妨げられている。 本稿では,フェデレーション学習によって生成された送信パラメータ更新の低ランク特徴を活用し,逆攻撃問題に対処する効果的な非パラメトリック手法を提案する。 また,提案手法は,攻撃を起こさずに,敵のクライアントを正確に検出し,誤報率を制御することができる。 MNISTデータセットを用いた数値認識実験により,本手法の利点が検証された。

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