論文の概要: Federated Learning for Smart Grid: A Survey on Applications and Potential Vulnerabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10764v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 22:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 18:30:27.628650
- Title: Federated Learning for Smart Grid: A Survey on Applications and Potential Vulnerabilities
- Title（参考訳）: スマートグリッドのためのフェデレートラーニング:アプリケーションと潜在的な脆弱性に関する調査
- Authors: Zikai Zhang, Suman Rath, Jiaohao Xu, Tingsong Xiao,
- Abstract要約: スマートグリッド(スマートグリッド、SG)は、将来のエネルギー需要を予測するために、リアルタイムの電力利用データを収集する重要なエネルギーインフラである。
SGにおけるデータセキュリティとプライバシに関する懸念が高まっているため、フェデレートラーニング(FL)が有望なトレーニングフレームワークとして登場した。
FLは、IoTデバイスからプライベートデータを共有することなく、協調的なモデルトレーニングを可能にすることによって、SGのプライバシ、効率、精度のバランスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8440493585621252
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Smart Grid (SG) is a critical energy infrastructure that collects real-time electricity usage data to forecast future energy demands using information and communication technologies (ICT). Due to growing concerns about data security and privacy in SGs, federated learning (FL) has emerged as a promising training framework. FL offers a balance between privacy, efficiency, and accuracy in SGs by enabling collaborative model training without sharing private data from IoT devices. In this survey, we thoroughly review recent advancements in designing FL-based SG systems across three stages: generation, transmission and distribution, and consumption. Additionally, we explore potential vulnerabilities that may arise when implementing FL in these stages. Finally, we discuss the gap between state-of-the-art FL research and its practical applications in SGs and propose future research directions. These focus on potential attack and defense strategies for FL-based SG systems and the need to build a robust FL-based SG infrastructure. Unlike traditional surveys that address security issues in centralized machine learning methods for SG systems, this survey specifically examines the applications and security concerns in FL-based SG systems for the first time. Our aim is to inspire further research into applications and improvements in the robustness of FL-based SG systems.
- Abstract（参考訳）: スマートグリッド(スマートグリッド、SG)は、情報通信技術(ICT)を用いた将来のエネルギー需要を予測するために、リアルタイム電気利用データを収集する重要なエネルギー基盤である。
SGにおけるデータセキュリティとプライバシに関する懸念が高まっているため、フェデレートラーニング(FL)が有望なトレーニングフレームワークとして登場した。
FLは、IoTデバイスからプライベートデータを共有することなく、協調的なモデルトレーニングを可能にすることによって、SGのプライバシ、効率、精度のバランスを提供する。
本稿では,FLベースのSGシステムの設計における最近の進歩を,生成,伝達,分散,消費の3段階にわたって概観する。
さらに、これらの段階でFLを実装する際に生じる潜在的な脆弱性についても検討する。
最後に,現状のFL研究とSGにおける実践的応用のギャップについて論じ,今後の研究方向性を提案する。
これらは、FLベースのSGシステムの潜在的な攻撃および防衛戦略と、堅牢なFLベースのSGインフラを構築する必要性に焦点を当てている。
SGシステムの集中型機械学習手法におけるセキュリティ問題に対処する従来の調査とは異なり、この調査はFLベースのSGシステムにおけるアプリケーションとセキュリティ上の懸念を初めて調査する。
我々の目標は、FLベースのSGシステムのロバスト性に関する応用と改善に関するさらなる研究を刺激することである。
関連論文リスト
- Advances in APPFL: A Comprehensive and Extensible Federated Learning Framework [1.4206132527980742]
Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする分散機械学習パラダイムである。
本稿では,統合学習のためのフレームワークおよびベンチマークスイートであるAPPFLの開発における最近の進歩について述べる。
本稿では, 通信効率, プライバシー保護, 計算性能, 資源利用など, FLの様々な側面を評価する広範な実験を通じて, APPFLの能力を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T22:20:26Z) - SafePowerGraph: Safety-aware Evaluation of Graph Neural Networks for Transmission Power Grids [55.35059657148395]
我々は,電力システム(PS)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)のための,最初のシミュレータに依存しない,安全指向のフレームワークであるSafePowerGraphを紹介する。
SafePowerGraphは複数のPFシミュレータとOPFシミュレータを統合し、エネルギー価格の変動や電力線停止など、さまざまなシナリオでGNNのパフォーマンスを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T09:01:38Z) - Federated Learning with New Knowledge: Fundamentals, Advances, and
Futures [69.8830772538421]
本稿では,フェデレートラーニング(FL)における新しい知識の源泉を体系的に定義する。
本研究は,新たな知識の到来時期と形態が定式化過程に及ぼす影響について検討する。
シナリオの設定,効率,セキュリティなど,さまざまな要因を考慮し,FLの今後の方向性を新たな知識で論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-03T21:29:31Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z) - Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and
Insights [52.024964564408]
本稿では,プロトコルスタックのすべてのレベルにわたってフェデレートラーニングを実装することの付加価値について検討する。
それは重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供します。
我々の結論は、FLと将来の6Gの相乗効果を活用しつつ、FLがワイヤレス産業に革命をもたらす可能性を浮き彫りにすることを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T20:39:57Z) - A Federated Learning-enabled Smart Street Light Monitoring Application:
Benefits and Future Challenges [1.405197962967472]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護とコミュニケーションの効率的な機械学習フレームワークを提供する上で、重要な役割を担います。
スマートシティス街灯監視アプリケーションにおけるFLの実現可能性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-27T12:26:25Z) - Federated Stochastic Gradient Descent Begets Self-Induced Momentum [151.4322255230084]
Federated Learning(FL)は、モバイルエッジシステムに適用可能な、新興の機械学習手法である。
このような条件下での勾配降下(SGD)への走行は,大域的な集約プロセスに運動量的な項を加えるとみなすことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T02:01:37Z) - OLIVE: Oblivious Federated Learning on Trusted Execution Environment
against the risk of sparsification [22.579050671255846]
本研究は,フェデレートラーニングと防衛におけるサーバサイドTEEの脆弱性の分析に焦点をあてる。
まず,メモリアクセスパターンの漏洩を理論的に解析し,スペーサー化勾配のリスクを明らかにする。
第2に、トレーニングデータセット内の機密情報にメモリアクセスパターンをリンクする推論攻撃を考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T03:23:57Z) - Federated Learning for Intrusion Detection System: Concepts, Challenges
and Future Directions [0.20236506875465865]
侵入検知システムは、スマートデバイスのセキュリティとプライバシを確保する上で重要な役割を果たす。
本稿では,侵入検知システムにおけるFLの使用について,広範囲かつ徹底的に検討することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-16T13:13:04Z) - Wireless Communications for Collaborative Federated Learning [160.82696473996566]
IoT(Internet of Things)デバイスは、収集したデータを中央のコントローラに送信することができず、機械学習モデルをトレーニングすることができる。
GoogleのセミナルFLアルゴリズムでは、すべてのデバイスを中央コントローラに直接接続する必要がある。
本稿では,コラボレーティブFL(CFL)と呼ばれる新しいFLフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T20:00:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。