Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Federated Learning for Wireless Networks: A Demonstration with Channel Estimation

論文の概要: Robust Federated Learning for Wireless Networks: A Demonstration with Channel Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03088v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 22:03:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 16:22:48.168320
Title: Robust Federated Learning for Wireless Networks: A Demonstration with Channel Estimation
Title（参考訳）: 無線ネットワークのためのロバストなフェデレーション学習:チャネル推定による実証
Authors: Zexin Fang, Bin Han, Hans D. Schotten,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、無線ネットワークにおけるモデルのトレーニングのために、プライバシ保護のための協調的なアプローチを提供する。 FLを用いたチャネル推定に関する広範な研究にもかかわらず、FLに関連するセキュリティ上の懸念は注意を要する。本稿では,このような脆弱性を分析し,それに対応する解決策を提示し,シミュレーションにより検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.402721982801266
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) offers a privacy-preserving collaborative approach for training models in wireless networks, with channel estimation emerging as a promising application. Despite extensive studies on FL-empowered channel estimation, the security concerns associated with FL require meticulous attention. In a scenario where small base stations (SBSs) serve as local models trained on cached data, and a macro base station (MBS) functions as the global model setting, an attacker can exploit the vulnerability of FL, launching attacks with various adversarial attacks or deployment tactics. In this paper, we analyze such vulnerabilities, corresponding solutions were brought forth, and validated through simulation.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、無線ネットワークにおけるトレーニングモデルに対して、プライバシー保護のための協調的なアプローチを提供する。 FLを用いたチャネル推定に関する広範な研究にもかかわらず、FLに関連するセキュリティ上の懸念は注意を要する。小規模基地局(SBS)がキャッシュされたデータに基づいて訓練されたローカルモデルとして機能し、マクロ基地局(MBS)がグローバルモデル設定として機能するシナリオでは、攻撃者はFLの脆弱性を悪用し、様々な敵攻撃や展開戦術で攻撃を開始することができる。本稿では,このような脆弱性を分析し,それに対応する解決策を提示し,シミュレーションにより検証した。

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