論文の概要: ChatTracer: Large Language Model Powered Real-time Bluetooth Device Tracking System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19833v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 21:04:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 17:13:56.523160
- Title: ChatTracer: Large Language Model Powered Real-time Bluetooth Device Tracking System
- Title（参考訳）: ChatTracer:大規模言語モデルによるリアルタイムBluetoothデバイス追跡システム
- Authors: Qijun Wang, Shichen Zhang, Kunzhe Song, Huacheng Zeng,
- Abstract要約: LLMを利用したリアルタイムBluetoothデバイストラッキングシステムChatTracerを提案する。
ChatTracerはBluetoothスニッフィングノード、データベース、微調整LDMからなる。
4つのスニッフィングノードを持つChatTracerのプロトタイプを開発しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.21848268647674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs), exemplified by OpenAI ChatGPT and Google Bard, have transformed the way we interact with cyber technologies. In this paper, we study the possibility of connecting LLM with wireless sensor networks (WSN). A successful design will not only extend LLM's knowledge landscape to the physical world but also revolutionize human interaction with WSN. To the end, we present ChatTracer, an LLM-powered real-time Bluetooth device tracking system. ChatTracer comprises three key components: an array of Bluetooth sniffing nodes, a database, and a fine-tuned LLM. ChatTracer was designed based on our experimental observation that commercial Apple/Android devices always broadcast hundreds of BLE packets per minute even in their idle status. Its novelties lie in two aspects: i) a reliable and efficient BLE packet grouping algorithm; and ii) an LLM fine-tuning strategy that combines both supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning with human feedback (RLHF). We have built a prototype of ChatTracer with four sniffing nodes. Experimental results show that ChatTracer not only outperforms existing localization approaches, but also provides an intelligent interface for user interaction.
- Abstract（参考訳）: OpenAI ChatGPTとGoogle Bardによって実証された大規模言語モデル(LLM)は、私たちがサイバー技術と対話する方法を変えました。
本稿では,LLMを無線センサネットワーク(WSN)に接続する可能性について検討する。
成功した設計は、LLMの知識の景観を物理世界へと拡張するだけでなく、WSNとの人間のインタラクションにも革命をもたらすだろう。
最後に,LLMを利用したリアルタイムBluetoothデバイストラッキングシステムChatTracerを紹介する。
ChatTracerは、Bluetoothスニッフィングノードの配列、データベース、微調整LDMの3つのキーコンポーネントから構成される。
ChatTracerは、Apple/Androidの商用デバイスがアイドル状態でも毎分数百のBLEパケットをブロードキャストする、という実験結果に基づいて設計されました。
その斬新さは2つの側面がある。
一 信頼性及び効率のよいBLEパケットグループ化アルゴリズム
二 教師付き微調整(SFT)と強化学習と人間のフィードバック(RLHF)を併用したLLM微調整戦略。
4つのスニッフィングノードを持つChatTracerのプロトタイプを開発しました。
実験の結果,ChatTracerは既存のローカライゼーションアプローチを上回るだけでなく,ユーザインタラクションのためのインテリジェントインターフェースも提供することがわかった。
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