Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning for Efficient Condition Monitoring and Anomaly Detection in Industrial Cyber-Physical Systems

論文の概要: Federated Learning for Efficient Condition Monitoring and Anomaly Detection in Industrial Cyber-Physical Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16666v1
Date: Tue, 28 Jan 2025 03:04:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-29 16:42:26.147904
Title: Federated Learning for Efficient Condition Monitoring and Anomaly Detection in Industrial Cyber-Physical Systems
Title（参考訳）: 産業用サイバー物理システムにおける効率的な状態モニタリングと異常検出のためのフェデレーション学習
Authors: William Marfo, Deepak K. Tosh, Shirley V. Moore,
Abstract要約: 本稿では,センサの信頼性に基づく適応モデルアグリゲーション,資源最適化のための動的ノード選択,耐故障性のためのワイブルチェックポインティングという,3つの重要な革新を伴う拡張FLフレームワークを提案する。 NASAベアリングと水圧システムのデータセットの実験は、最先端のFL法と比較して優れた性能を示し、異常検出とノード故障時の精度の維持において99.5%のAUC-ROCを達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
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Abstract: Detecting and localizing anomalies in cyber-physical systems (CPS) has become increasingly challenging as systems grow in complexity, particularly due to varying sensor reliability and node failures in distributed environments. While federated learning (FL) provides a foundation for distributed model training, existing approaches often lack mechanisms to address these CPS-specific challenges. This paper introduces an enhanced FL framework with three key innovations: adaptive model aggregation based on sensor reliability, dynamic node selection for resource optimization, and Weibull-based checkpointing for fault tolerance. The proposed framework ensures reliable condition monitoring while tackling the computational and reliability challenges of industrial CPS deployments. Experiments on the NASA Bearing and Hydraulic System datasets demonstrate superior performance compared to state-of-the-art FL methods, achieving 99.5% AUC-ROC in anomaly detection and maintaining accuracy even under node failures. Statistical validation using the Mann-Whitney U test confirms significant improvements, with a p-value less than 0.05, in both detection accuracy and computational efficiency across various operational scenarios.
Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)における異常の検出とローカライズは、特に分散環境におけるセンサの信頼性やノードの故障が複雑化するにつれて、ますます困難になっている。連合学習(FL)は分散モデルトレーニングの基盤を提供するが、既存のアプローチではこれらのCPS固有の課題に対処するメカニズムが欠如していることが多い。本稿では,センサの信頼性に基づく適応モデルアグリゲーション,資源最適化のための動的ノード選択,耐故障性のためのワイブルチェックポインティングという,3つの重要な革新を伴う拡張FLフレームワークを提案する。提案フレームワークは,産業用CPSデプロイメントの計算および信頼性問題に対処しながら,信頼性の高い状態監視を実現する。 NASAベアリングと水圧システムのデータセットの実験は、最先端のFL法と比較して優れた性能を示し、異常検出とノード故障時の精度の維持において99.5%のAUC-ROCを達成した。 Mann-Whitney U テストを用いた統計的検証では、様々な運用シナリオにおける検出精度と計算効率の両方において、p値が 0.05 未満の大幅な改善が確認されている。

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