論文の概要: A Sharded Blockchain-Based Secure Federated Learning Framework for LEO Satellite Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06137v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 10:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:52.843961
• Title: A Sharded Blockchain-Based Secure Federated Learning Framework for LEO Satellite Networks
• Title（参考訳）: Sharded Blockchain-based Secure Federated Learning Framework for LEO Satellite Networks
• Authors: Wenbo Wu, Cheng Tan, Kangcheng Yang, Zhishu Shen, Qiushi Zheng, Jiong Jin,
• Abstract要約: 低地球軌道(LEO)衛星ネットワークは、宇宙ベースの人工知能(AI)アプリケーションにますます不可欠である。 商業利用が拡大するにつれて、LEO衛星ネットワークはサイバー攻撃のリスクが高まる。 我々は、SBFL-LEOと呼ばれるLEOネットワークのためのシャーディングブロックチェーンベースのフェデレーション学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.034610694515541
• License:
• Abstract: Low Earth Orbit (LEO) satellite networks are increasingly essential for space-based artificial intelligence (AI) applications. However, as commercial use expands, LEO satellite networks face heightened cyberattack risks, especially through satellite-to-satellite communication links, which are more vulnerable than ground-based connections. As the number of operational satellites continues to grow, addressing these security challenges becomes increasingly critical. Traditional approaches, which focus on sending models to ground stations for validation, often overlook the limited communication windows available to LEO satellites, leaving critical security risks unaddressed. To tackle these challenges, we propose a sharded blockchain-based federated learning framework for LEO networks, called SBFL-LEO. This framework improves the reliability of inter-satellite communications using blockchain technology and assigns specific roles to each satellite. Miner satellites leverage cosine similarity (CS) and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) to identify malicious models and monitor each other to detect inaccurate aggregated models. Security analysis and experimental results demonstrate that our approach outperforms baseline methods in both model accuracy and energy efficiency, significantly enhancing system robustness against attacks.
• Abstract（参考訳）: 低地球軌道(LEO)衛星ネットワークは、宇宙ベースの人工知能(AI)アプリケーションにますます不可欠である。 しかし、商業利用が拡大するにつれて、LEO衛星ネットワークは、特に地上接続よりも脆弱な衛星間通信リンクを通じて、サイバー攻撃のリスクが高まる。 運用衛星の数は増え続けており、これらのセキュリティ上の課題に対処することがますます重要になっている。 検証のために地上局にモデルを送ることに焦点を当てた従来のアプローチは、しばしばLEO衛星で利用可能な限られた通信窓を見落とし、重大なセキュリティリスクを未然に残している。 これらの課題に対処するために、SBFL-LEOと呼ばれるLEOネットワークのためのシャーディングブロックチェーンベースのフェデレーション学習フレームワークを提案する。 このフレームワークはブロックチェーン技術を使用した衛星間通信の信頼性を改善し、各衛星に特定の役割を割り当てる。 マイナー衛星は、コサイン類似性(CS)と密度に基づくノイズ付きアプリケーションの空間クラスタリング(DBSCAN)を利用して、悪意のあるモデルを特定し、互いに監視し、不正確な集約されたモデルを検出する。 セキュリティ分析と実験結果から,本手法はモデル精度とエネルギー効率の両方においてベースライン法より優れており,攻撃に対するシステムロバスト性が著しく向上していることが示された。

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