論文の概要: A Trustworthy AIoT-enabled Localization System via Federated Learning and Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07921v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 04:14:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 21:58:43.553881
- Title: A Trustworthy AIoT-enabled Localization System via Federated Learning and Blockchain
- Title（参考訳）: フェデレーションラーニングとブロックチェーンによる信頼できるAIoT対応ローカライゼーションシステム
- Authors: Junfei Wang, He Huang, Jingze Feng, Steven Wong, Lihua Xie, Jianfei Yang,
- Abstract要約: そこで我々はDFLocというフレームワークを提案し,正確な3Dローカライゼーションを実現する。
具体的には、信頼性が高く正確な屋内位置決めシステムにおける単一点故障の問題に対処する。
悪意のあるノード攻撃の懸念を軽減するため、ブロックチェーン内にモデル検証機構を更新する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.968086297894626
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is a significant demand for indoor localization technology in smart buildings, and the most promising solution in this field is using RF sensors and fingerprinting-based methods that employ machine learning models trained on crowd-sourced user data gathered from IoT devices. However, this raises security and privacy issues in practice. Some researchers propose to use federated learning to partially overcome privacy problems, but there still remain security concerns, e.g., single-point failure and malicious attacks. In this paper, we propose a framework named DFLoc to achieve precise 3D localization tasks while considering the following two security concerns. Particularly, we design a specialized blockchain to decentralize the framework by distributing the tasks such as model distribution and aggregation which are handled by a central server to all clients in most previous works, to address the issue of the single-point failure for a reliable and accurate indoor localization system. Moreover, we introduce an updated model verification mechanism within the blockchain to alleviate the concern of malicious node attacks. Experimental results substantiate the framework's capacity to deliver accurate 3D location predictions and its superior resistance to the impacts of single-point failure and malicious attacks when compared to conventional centralized federated learning systems.
- Abstract（参考訳）: スマートな建物における屋内ローカライゼーション技術に対する大きな需要があり、この分野で最も有望なソリューションは、IoTデバイスから収集されたクラウドソースのユーザデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを使用するRFセンサーとフィンガープリントベースの手法を使用することである。
しかし、これは実際にはセキュリティとプライバシーの問題を引き起こす。
一部の研究者は、フェデレートドラーニングを使用してプライバシー問題を部分的に克服することを提案しているが、セキュリティ上の懸念、例えば単一ポイント障害、悪意のある攻撃は依然として残っている。
本稿では,DFLocというフレームワークを,以下の2つのセキュリティ問題を考慮して,高精度な3Dローカライゼーションタスクを実現する。
特に、信頼性と正確な屋内ローカライゼーションシステムにおける単一ポイント障害の問題に対処するため、従来の作業で中央サーバが処理するモデル分散や集約といったタスクを全クライアントに分散することで、フレームワークを分散化する特殊なブロックチェーンを設計する。
さらに、悪意のあるノード攻撃の懸念を軽減するため、ブロックチェーン内にモデル検証機構を更新する。
実験結果から,従来の統合学習システムと比較して,高精度な3D位置予測を実現するフレームワークの能力と,単一点障害や悪意ある攻撃の影響に対する優れた抵抗性を実証した。
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