論文の概要: An Efficient Privacy-aware Split Learning Framework for Satellite Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08538v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 04:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:12.803833
• Title: An Efficient Privacy-aware Split Learning Framework for Satellite Communications
• Title（参考訳）: 衛星通信のための高能率プライバシ・アウェア・スプリット学習フレームワーク
• Authors: Jianfei Sun, Cong Wu, Shahid Mumtaz, Junyi Tao, Mingsheng Cao, Mei Wang, Valerio Frascolla,
• Abstract要約: 衛星通信におけるより効率的なSLのための新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチであるDynamic Topology Informed Pruningは、分散学習のためのグラフニューラルネットワークを最適化するために、差分プライバシとグラフとモデルプルーニングを組み合わせる。 当社のフレームワークは,衛星通信の運用効率を大幅に向上するだけでなく,プライバシに配慮した分散学習の新たなベンチマークも確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.608696987158424
• License:
• Abstract: In the rapidly evolving domain of satellite communications, integrating advanced machine learning techniques, particularly split learning, is crucial for enhancing data processing and model training efficiency across satellites, space stations, and ground stations. Traditional ML approaches often face significant challenges within satellite networks due to constraints such as limited bandwidth and computational resources. To address this gap, we propose a novel framework for more efficient SL in satellite communications. Our approach, Dynamic Topology Informed Pruning, namely DTIP, combines differential privacy with graph and model pruning to optimize graph neural networks for distributed learning. DTIP strategically applies differential privacy to raw graph data and prunes GNNs, thereby optimizing both model size and communication load across network tiers. Extensive experiments across diverse datasets demonstrate DTIP's efficacy in enhancing privacy, accuracy, and computational efficiency. Specifically, on Amazon2M dataset, DTIP maintains an accuracy of 0.82 while achieving a 50% reduction in floating-point operations per second. Similarly, on ArXiv dataset, DTIP achieves an accuracy of 0.85 under comparable conditions. Our framework not only significantly improves the operational efficiency of satellite communications but also establishes a new benchmark in privacy-aware distributed learning, potentially revolutionizing data handling in space-based networks.
• Abstract（参考訳）: 衛星通信の急速な発展において、高度な機械学習技術、特に分割学習の統合は、衛星、宇宙ステーション、地上ステーション間でのデータ処理とモデルの訓練効率を向上させるために不可欠である。 従来のMLアプローチは、帯域幅の制限や計算資源の制限により、衛星ネットワークにおいて大きな問題に直面することが多い。 このギャップに対処するために、衛星通信におけるより効率的なSLのための新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチである動的トポロジインフォームドプルーニング(DTIP)は、微分プライバシーとグラフとモデルプルーニングを組み合わせて、グラフニューラルネットワークを分散学習に最適化する。 DTIPは、生のグラフデータにディファレンシャルプライバシを戦略的に適用し、ネットワーク層間のモデルサイズと通信負荷を最適化する。 多様なデータセットにわたる大規模な実験は、プライバシー、正確性、計算効率を向上させるDTIPの有効性を示している。 具体的には、Amazon2Mデータセットでは、DTIPは0.82の精度を維持し、毎秒50%の浮動小数点演算を達成している。 同様に、ArXivデータセットでは、DTIPは同等条件下で0.85の精度を達成する。 我々のフレームワークは、衛星通信の運用効率を大幅に改善するだけでなく、プライバシーに配慮した分散学習の新しいベンチマークを構築し、宇宙ネットワークにおけるデータ処理に革命をもたらす可能性がある。

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