論文の概要: Adversarial Machine Learning-Enabled Anonymization of OpenWiFi Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01542v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 04:59:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 15:10:38.543237
- Title: Adversarial Machine Learning-Enabled Anonymization of OpenWiFi Data
- Title（参考訳）: 逆機械学習によるオープンWiFiデータの匿名化
- Authors: Samhita Kuili, Kareem Dabbour, Irtiza Hasan, Andrea Herscovich, Burak
Kantarci, Marcel Chenier, Melike Erol-Kantarci
- Abstract要約: 匿名化によるデータのプライバシと保護は、他のデータの使用が期待される前にネットワークオペレータやデータ所有者にとって重要な問題である。
オープンWiFiネットワークは、データ所有者が持つ知識に関係なく、トラフィックへのアクセスや知識を得ようとする敵に対して脆弱である。
CTGANは合成データを生成する。これは実際のデータとして偽装するが、実際のデータの隠れた急性情報を促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.492736565723892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Data privacy and protection through anonymization is a critical issue for
network operators or data owners before it is forwarded for other possible use
of data. With the adoption of Artificial Intelligence (AI), data anonymization
augments the likelihood of covering up necessary sensitive information;
preventing data leakage and information loss. OpenWiFi networks are vulnerable
to any adversary who is trying to gain access or knowledge on traffic
regardless of the knowledge possessed by data owners. The odds for discovery of
actual traffic information is addressed by applied conditional tabular
generative adversarial network (CTGAN). CTGAN yields synthetic data; which
disguises as actual data but fostering hidden acute information of actual data.
In this paper, the similarity assessment of synthetic with actual data is
showcased in terms of clustering algorithms followed by a comparison of
performance for unsupervised cluster validation metrics. A well-known
algorithm, K-means outperforms other algorithms in terms of similarity
assessment of synthetic data over real data while achieving nearest scores
0.634, 23714.57, and 0.598 as Silhouette, Calinski and Harabasz and Davies
Bouldin metric respectively. On exploiting a comparative analysis in validation
scores among several algorithms, K-means forms the epitome of unsupervised
clustering algorithms ensuring explicit usage of synthetic data at the same
time a replacement for real data. Hence, the experimental results aim to show
the viability of using CTGAN-generated synthetic data in lieu of publishing
anonymized data to be utilized in various applications.
- Abstract（参考訳）: 匿名化によるデータのプライバシと保護は、他のデータの使用が期待される前にネットワークオペレータやデータ所有者にとって重要な問題である。
人工知能(AI)の採用により、データ匿名化は必要な機密情報を隠蔽し、データの漏洩や情報損失を防ぐ可能性を高める。
openwifiネットワークは、データ所有者の持つ知識に関係なく、トラフィックへのアクセスや知識を得ようとする敵に対して脆弱である。
実際の交通情報を発見する確率は、適用条件表生成逆ネットワーク(CTGAN)によって解決される。
CTGANは合成データを生成する。これは実際のデータとして偽装するが、実際のデータの隠れた急性情報を促進する。
本稿では、クラスタリングアルゴリズムを用いて、実データと合成データの類似性評価を行い、その後、教師なしクラスタ検証メトリクスのパフォーマンスの比較を行った。
有名なアルゴリズムであるk-meansは、silhouette、calinski、harabaszおよびdavies bouldinメトリックとして0.634、23714.57、0.598をそれぞれ達成しながら、実データ上の合成データの類似度評価で他のアルゴリズムよりも優れている。
いくつかのアルゴリズム間で検証スコアの比較分析を利用すると、k-meansは合成データの明示的な利用を保証する教師なしクラスタリングアルゴリズムのエピトームを形成し、同時に実データを置き換える。
そこで, 実験結果は, CTGAN 生成した合成データを用いて, 各種アプリケーションで利用される匿名データの公開に代えて, 有効性を示すことを目的としている。
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