論文の概要: Vertical Federated Learning for Failure-Cause Identification in Disaggregated Microwave Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02874v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 04:09:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:28:00.771221
- Title: Vertical Federated Learning for Failure-Cause Identification in Disaggregated Microwave Networks
- Title（参考訳）: 分散マイクロ波ネットワークにおける故障原因同定のための鉛直フェデレーション学習
- Authors: Fatih Temiz, Memedhe Ibrahimi, Francesco Musumeci, Claudio Passera, Massimo Tornatore,
- Abstract要約: 本稿では,非凝集マイクロ波ネットワークにおけるフェデレートラーニングの適用について検討する。
実験結果から,集中型シナリオに対して,F1スコアを少なくとも1%の間隔で連続的に達成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.789459834052429
- License:
- Abstract: Machine Learning (ML) has proven to be a promising solution to provide novel scalable and efficient fault management solutions in modern 5G-and-beyond communication networks. In the context of microwave networks, ML-based solutions have received significant attention. However, current solutions can only be applied to monolithic scenarios in which a single entity (e.g., an operator) manages the entire network. As current network architectures move towards disaggregated communication platforms in which multiple operators and vendors collaborate to achieve cost-efficient and reliable network management, new ML-based approaches for fault management must tackle the challenges of sharing business-critical information due to potential conflicts of interest. In this study, we explore the application of Federated Learning in disaggregated microwave networks for failure-cause identification using a real microwave hardware failure dataset. In particular, we investigate the application of two Vertical Federated Learning (VFL), namely using Split Neural Networks (SplitNNs) and Federated Learning based on Gradient Boosting Decision Trees (FedTree), on different multi-vendor deployment scenarios, and we compare them to a centralized scenario where data is managed by a single entity. Our experimental results show that VFL-based scenarios can achieve F1-Scores consistently within at most a 1% gap with respect to a centralized scenario, regardless of the deployment strategies or model types, while also ensuring minimal leakage of sensitive-data.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は,最新の5G通信ネットワークにおいて,スケーラブルで効率的な障害管理ソリューションを提供する上で,有望なソリューションであることが証明されている。
マイクロ波ネットワークの文脈では、MLベースのソリューションは大きな注目を集めている。
しかし、現在のソリューションは、単一のエンティティ(例えばオペレータ)がネットワーク全体を管理するモノリシックなシナリオにのみ適用できます。
現在のネットワークアーキテクチャは、コスト効率が高く信頼性の高いネットワーク管理を実現するために複数のオペレータやベンダが協力する分散通信プラットフォームに向かっているため、フェールマネジメントのためのMLベースの新しいアプローチは、潜在的な関心の衝突によってビジネスクリティカルな情報を共有するという課題に取り組む必要がある。
本研究では,分散マイクロ波ネットワークにおけるフェデレートラーニングの適用を,実際のマイクロ波ハードウェア故障データセットを用いた故障原因同定に適用することを検討した。
特に,分散ニューラルネットワーク(SplitNN)とFedTreeに基づくフェデレート学習(Federated Learning)という2つの垂直フェデレーション学習(VFL)を複数ベンダのデプロイメントシナリオに適用し,データを単一のエンティティで管理する一元的なシナリオと比較する。
実験の結果,VFLをベースとしたシナリオは,展開戦略やモデルタイプに関わらず,少なくとも1%の間隔でF1スコアを達成可能であると同時に,機密データのリークを最小限に抑えることができた。
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