論文の概要: Powering the Future of IoT: Federated Learning for Optimized Power Consumption and Enhanced Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03065v1
- Date: Sun, 5 May 2024 22:18:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 15:14:27.630667
- Title: Powering the Future of IoT: Federated Learning for Optimized Power Consumption and Enhanced Privacy
- Title（参考訳）: IoTの未来を支える: 最適化された消費電力とプライバシー強化のためのフェデレーション学習
- Authors: Ghazaleh Shirvani, Saeid Ghasemshirazi,
- Abstract要約: フェデレートラーニングは、IoT環境における消費電力とデータプライバシの固有の課題に対処するための、有望なパラダイムとして登場します。
本稿では、電力消費を軽減し、プライバシとセキュリティ対策を強化することにより、IoTデバイスの長寿命化におけるFLの変革の可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The widespread use of the Internet of Things has led to the development of large amounts of perception data, making it necessary to develop effective and scalable data analysis tools. Federated Learning emerges as a promising paradigm to address the inherent challenges of power consumption and data privacy in IoT environments. This paper explores the transformative potential of FL in enhancing the longevity of IoT devices by mitigating power consumption and enhancing privacy and security measures. We delve into the intricacies of FL, elucidating its components and applications within IoT ecosystems. Additionally, we discuss the critical characteristics and challenges of IoT, highlighting the need for such machine learning solutions in processing perception data. While FL introduces many benefits for IoT sustainability, it also has limitations. Through a comprehensive discussion and analysis, this paper elucidates the opportunities and constraints of FL in shaping the future of sustainable and secure IoT systems. Our findings highlight the importance of developing new approaches and conducting additional research to maximise the benefits of FL in creating a secure and privacy-focused IoT environment.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネットの普及により、大量の知覚データの開発がもたらされ、効果的でスケーラブルなデータ分析ツールを開発する必要がある。
フェデレートラーニングは、IoT環境における消費電力とデータプライバシの固有の課題に対処するための、有望なパラダイムとして登場します。
本稿では、電力消費を軽減し、プライバシとセキュリティ対策を強化することにより、IoTデバイスの長寿命化におけるFLの変革の可能性について検討する。
FLの複雑さを掘り下げ、IoTエコシステム内のコンポーネントやアプリケーションを解明しました。
さらに,IoTの重要な特徴と課題についても論じ,知覚データ処理における機械学習ソリューションの必要性を強調した。
FLはIoTサステナビリティに多くのメリットを導入しているが、制限もある。
本論文は,包括的議論と分析を通じて,持続的かつセキュアなIoTシステムの構築におけるFLの機会と制約を明らかにする。
我々の発見は、新しいアプローチを開発することの重要性を強調し、セキュアでプライバシを重視したIoT環境を構築する際のFLのメリットを最大化するための追加研究を実施している。
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