論文の概要: Swarm Intelligence-Driven Client Selection for Federated Learning in Cybersecurity applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18877v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 03:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:19:30.718742
• Title: Swarm Intelligence-Driven Client Selection for Federated Learning in Cybersecurity applications
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティアプリケーションにおけるフェデレートラーニングのためのSwarm Intelligence-Driven Client Selection
• Authors: Koffka Khan, Wayne Goodridge,
• Abstract要約: 本研究では,Federated Learning (FL)におけるクライアント選択におけるSwarm Intelligence Optimization (SI)アルゴリズムの利用に関する文献上の重要なギャップについて論じる。 既存の研究では、主に集中型機械学習の最適化技術について検討しており、クライアントの分散性、非IIDデータ分散、および対向ノイズの独特な課題は、ほとんど検討されていない。 我々は,9つのSIアルゴリズム,Grey Wolf Optimization (GWO), Particle Swarm Optimization (PSO), Cuckoo Search, Bat Algorithm, Bee Colony, Ant Colony Optimization, Fish Swarm, Glow Worm, Intelligent Water Droplet-across four experimentsを評価した。 結果よりGWOは優れた強靭性を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4042211166197212
• License:
• Abstract: This study addresses a critical gap in the literature regarding the use of Swarm Intelligence Optimization (SI) algorithms for client selection in Federated Learning (FL), with a focus on cybersecurity applications. Existing research primarily explores optimization techniques for centralized machine learning, leaving the unique challenges of client diveristy, non-IID data distributions, and adversarial noise in decentralized FL largely unexamined. To bridge this gap, we evaluate nine SI algorithms-Grey Wolf Optimization (GWO), Particle Swarm Optimization (PSO), Cuckoo Search, Bat Algorithm, Bee Colony, Ant Colony Optimization, Fish Swarm, Glow Worm, and Intelligent Water Droplet-across four experimental scenarios: fixed client participation, dynamic participation patterns, hetergeneous non-IID data distributions, and adversarial noise conditions. Results indicate that GWO exhibits superior adaptability and robustness, achieving the highest accuracy, recall and F1-scoress across all configurations, while PSO and Cuckoo Search also demonstrate strong performance. These findings underscore the potential of SI algorithms to address decentralized and adversarial FL challenges, offereing scalable and resilient solutions for cybersecurity applications, including intrusion detection in IoT and large-scale networks.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,フェデレートラーニング(FL)におけるクライアント選択におけるSwarm Intelligence Optimization (SI)アルゴリズムの使用に関する文献における重要なギャップを,サイバーセキュリティアプリケーションに焦点をあてるものである。 既存の研究は、主に集中型機械学習のための最適化手法を探求しており、クライアントの分散性、非IIDデータ分散、および非集中型FLにおける逆ノイズの独特な課題は、ほとんど検討されていない。 このギャップを埋めるために、我々は9つのSIアルゴリズム、Grey Wolf Optimization (GWO), Particle Swarm Optimization (PSO), Cuckoo Search, Bat Algorithm, Bee Colony, Ant Colony Optimization, Fish Swarm, Glow Worm, and Intelligent Water Droplet-across four experiments: fixed client participation, dynamic participation pattern, hetergeneous non-IID data distributions, and adversarial noise conditionsを評価する。 その結果,GWOは高い適応性とロバスト性を示し,高い精度,リコール,F1スコアを実現し,PSOとCuckoo Searchも高い性能を示した。 これらの発見は、分散的で敵対的なFL問題に対処するSIアルゴリズムの可能性を強調し、IoTや大規模ネットワークの侵入検出を含む、スケーラブルでレジリエントなソリューションをサイバーセキュリティアプリケーションに提供する。

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