論文の概要: Explainable Differential Privacy-Hyperdimensional Computing for Balancing Privacy and Transparency in Additive Manufacturing Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07066v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 20:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:35.715153
• Title: Explainable Differential Privacy-Hyperdimensional Computing for Balancing Privacy and Transparency in Additive Manufacturing Monitoring
• Title（参考訳）: 付加的製造モニタリングにおけるプライバシーと透明性のバランスのための説明可能な微分プライバシー-多次元計算
• Authors: Fardin Jalil Piran, Prathyush P. Poduval, Hamza Errahmouni Barkam, Mohsen Imani, Farhad Imani,
• Abstract要約: 微分プライバシー(DP)は、機械学習(ML)モデルに数学的に制御されたノイズを追加する。 本研究では,差分プライバシー-高次元計算(DP-HD)フレームワークを用いて,雑音が精度に与える影響を定量化する。 実験の結果,DP-HDは操作効率,予測精度,プライバシー保護に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.282482641822561
• License:
• Abstract: Machine Learning (ML) models combined with in-situ sensing offer a powerful solution to address defect detection challenges in Additive Manufacturing (AM), yet this integration raises critical data privacy concerns, such as data leakage and sensor data compromise, potentially exposing sensitive information about part design and material composition. Differential Privacy (DP), which adds mathematically controlled noise to ML models, provides a way to balance data utility with privacy by concealing identifiable traces from sensor data. However, introducing noise into ML models, especially black-box Artificial Intelligence (AI) models, complicates the prediction of how noise impacts model accuracy. This study presents the Differential Privacy-Hyperdimensional Computing (DP-HD) framework, which leverages Explainable AI (XAI) and the vector symbolic paradigm to quantify noise effects on accuracy. By defining a Signal-to-Noise Ratio (SNR) metric, DP-HD assesses the contribution of training data relative to DP noise, allowing selection of an optimal balance between accuracy and privacy. Experimental results using high-speed melt pool data for anomaly detection in AM demonstrate that DP-HD achieves superior operational efficiency, prediction accuracy, and privacy protection. For instance, with a privacy budget set at 1, DP-HD achieves 94.43% accuracy, outperforming state-of-the-art ML models. Furthermore, DP-HD maintains high accuracy under substantial noise additions to enhance privacy, unlike current models that experience significant accuracy declines under stringent privacy constraints.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルとインサイトセンシングを組み合わせることで、アダプティブマニュファクチャリング(AM)における欠陥検出の課題に対処する強力なソリューションを提供する。 MLモデルに数学的に制御されたノイズを追加する差分プライバシー(DP)は、センサデータから識別可能なトレースを隠蔽することで、データユーティリティとプライバシのバランスをとる手段を提供する。 しかし、MLモデル、特にブラックボックス人工知能(AI)モデルにノイズを導入すると、ノイズがモデルの精度に与える影響を予測するのが複雑になる。 本研究では、説明可能なAI(XAI)とベクトル記号パラダイムを活用し、精度にノイズ効果を定量化する差分プライバシー-高次元コンピューティング(DP-HD)フレームワークを提案する。 SNR(Signal-to-Noise Ratio)メトリックを定義することで、DP-HDはDPノイズに対するトレーニングデータの寄与を評価し、精度とプライバシの最適なバランスを選択することができる。 AMにおける異常検出のための高速融解プールデータを用いた実験結果から,DP-HDは操作効率,予測精度,プライバシー保護に優れることが示された。 例えば、プライバシー予算が1で、DP-HDは94.43%の精度を達成し、最先端のMLモデルを上回っている。 さらに、DP-HDは、厳密なプライバシー制約の下でかなりの精度低下を経験する現在のモデルとは異なり、プライバシーを高めるために、かなりのノイズ付加の下で高い精度を維持している。

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