論文の概要: Multi-Model based Federated Learning Against Model Poisoning Attack: A Deep Learning Based Model Selection for MEC Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08237v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 17:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 15:35:07.480393
• Title: Multi-Model based Federated Learning Against Model Poisoning Attack: A Deep Learning Based Model Selection for MEC Systems
• Title（参考訳）: モデルポジショニング攻撃に対するマルチモデルに基づくフェデレート学習:MECシステムのための深層学習に基づくモデル選択
• Authors: Somayeh Kianpisheh, Chafika Benzaid, Tarik Taleb,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散データからグローバルモデルのトレーニングを可能にする。 本稿では, モデル中毒対策の機会を高めるための積極的メカニズムとして, マルチモデルFLを提案する。 DDoS攻撃検出のシナリオでは、システムは攻撃を受けないというシナリオと、認識時間の改善の可能性によって、毒殺攻撃下での競争精度の向上が示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.564289367348334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) enables training of a global model from distributed data, while preserving data privacy. However, the singular-model based operation of FL is open with uploading poisoned models compatible with the global model structure and can be exploited as a vulnerability to conduct model poisoning attacks. This paper proposes a multi-model based FL as a proactive mechanism to enhance the opportunity of model poisoning attack mitigation. A master model is trained by a set of slave models. To enhance the opportunity of attack mitigation, the structure of client models dynamically change within learning epochs, and the supporter FL protocol is provided. For a MEC system, the model selection problem is modeled as an optimization to minimize loss and recognition time, while meeting a robustness confidence. In adaption with dynamic network condition, a deep reinforcement learning based model selection is proposed. For a DDoS attack detection scenario, results illustrate a competitive accuracy gain under poisoning attack with the scenario that the system is without attack, and also a potential of recognition time improvement.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保持しながら、分散データからグローバルモデルのトレーニングを可能にする。 しかし、FLの特異モデルに基づく操作は、グローバルモデル構造と互換性のある有毒モデルをアップロードすることでオープンであり、モデル中毒攻撃を行う脆弱性として利用することができる。 本稿では, モデル中毒対策の機会を高めるための積極的メカニズムとして, マルチモデルFLを提案する。 マスターモデルは、一連のスレーブモデルによって訓練される。 攻撃緩和の機会を高めるため、学習エポック内でクライアントモデルの構造が動的に変化し、支援者FLプロトコルを提供する。 MECシステムの場合、モデル選択問題はロバストネスの信頼性を満たしつつ、損失と認識時間を最小化する最適化としてモデル化される。 動的ネットワーク条件に適応して、深層強化学習に基づくモデル選択を提案する。 DDoS攻撃検出のシナリオでは、システムは攻撃を受けないというシナリオと、認識時間の改善の可能性によって、毒殺攻撃下での競争精度の向上が示される。

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