論文の概要: A Quality-of-Service Compliance System using Federated Learning and Optimistic Rollups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00026v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 20:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 04:04:57.029973
• Title: A Quality-of-Service Compliance System using Federated Learning and Optimistic Rollups
• Title（参考訳）: フェデレーション学習と最適ロールアップを用いたサービス品質コンプライアンスシステム
• Authors: Joao Paulo de Brito Goncalves, Guilherme Emerick Sathler, Rodolfo da Silva Villaca
• Abstract要約: 平行するトレンドは、多くの人々にとって主要なコンピューティングデバイスとして携帯電話やタブレットが台頭していることだ。 これらのデバイスに存在する強力なセンサーは、それらがモバイルであるという事実と相まって、前例のないほど多様なプライベートな性質を持つデータにアクセスすることができる。 このようなデータで学んだモデルは、よりインテリジェントなアプリケーションを動かすことによって、ユーザビリティを劇的に向上させるという約束を持っているが、データに敏感な性質は、それを集中した場所に保存するリスクと責任を意味する。 我々は、クライアントが実行するサービスに関する特定のデータがソースマシンを離れないように、フェデレートラーニング(FL)の使用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edge computing brings a new paradigm in which the sharing of computing, storage, and bandwidth resources as close as possible to the mobile devices or sensors generating a large amount of data. A parallel trend is the rise of phones and tablets as primary computing devices for many people. The powerful sensors present on these devices combined with the fact that they are mobile, mean they have access to data of an unprecedentedly diverse and private nature. Models learned on such data hold the promise of greatly improving usability by powering more intelligent applications, but the sensitive nature of the data means there are risks and responsibilities to storing it in a centralized location. To address the data privacy required for some data in these devices we propose the use of Federated Learning (FL) so that specific data about services performed by clients do not leave the source machines. Instead of sharing data, users collaboratively train a model by only sending weight updates to a server. However, the naive use of FL in those scenarios exposes it to a risk of corruption, whether intentional or not, during the training phase. To improve the security of the FL structure, we propose a decentralized Blockchain-based FL in an edge computing scenario. We also apply blockchain to create a reward mechanism in FL to enable incentive strategy for trainers.
• Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングは、コンピューティング、ストレージ、帯域幅のリソースを、大量のデータを生成するモバイルデバイスやセンサに可能な限り近づける、新たなパラダイムをもたらす。 並行するトレンドは、多くの人にとって主要なコンピューティングデバイスとしての携帯電話とタブレットの台頭である。 これらのデバイスに存在する強力なセンサーは、モバイルであるという事実と相まって、前例のない多様でプライベートな性質を持つデータにアクセスすることができる。 このようなデータで学んだモデルは、よりインテリジェントなアプリケーションを動かすことでユーザビリティを大幅に向上させるという約束を持っているが、データの繊細な性質から、中央集権的な場所に保存するリスクと責任がある。 これらのデバイスでデータに必要なデータプライバシに対処するために、クライアントが実行するサービスに関する特定のデータがソースマシンを離れないように、フェデレートラーニング(FL)の使用を提案する。 データを共有する代わりに、ユーザはサーバに重み付け更新を送信するだけでモデルを協調的にトレーニングする。 しかしながら、これらのシナリオにおけるFLの素直な使用は、トレーニングフェーズ中に意図的であろうとなかろうと、汚職のリスクを露呈する。 FL構造のセキュリティ向上のために,エッジコンピューティングシナリオにおける分散型ブロックチェーンベースのFLを提案する。 また、トレーニング担当者のインセンティブ戦略を実現するために、FLで報酬メカニズムを作成するためにブロックチェーンを適用します。

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