論文の概要: Robust Over-the-Air Computation with Type-Based Multiple Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19014v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 10:22:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:43.596870
• Title: Robust Over-the-Air Computation with Type-Based Multiple Access
• Title（参考訳）: 型ベース多重アクセスによる空気のロバストオーバーザエア計算
• Authors: Marc Martinez-Gost, Ana Pérez-Neira, Miguel Ángel Lagunas,
• Abstract要約: 本稿では,Byzantine攻撃の存在下での空力計算(AirComp)の頑健な手法としてTBMAについて検討する。 広範囲なシミュレーションにより,頑健なTBMAはDAを著しく上回り,対向条件下においても高い精度を維持していることが示された。 これらの結果は、TBMAをAirCompのスケーラブルで堅牢なソリューションとして確立し、次世代ネットワークにおけるセキュアで効率的なアグリゲーションの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper utilizes the properties of type-based multiple access (TBMA) to investigate its effectiveness as a robust approach for over-the-air computation (AirComp) in the presence of Byzantine attacks, this is, adversarial strategies where malicious nodes intentionally distort their transmissions to corrupt the aggregated result. Unlike classical direct aggregation (DA) AirComp, which aggregates data in the amplitude of the signals and are highly vulnerable to attacks, TBMA distributes data over multiple radio resources, enabling the receiver to construct a histogram representation of the transmitted data. This structure allows the integration of classical robust estimators and supports the computation of diverse functions beyond the arithmetic mean, which is not feasible with DA. Through extensive simulations, we demonstrate that robust TBMA significantly outperforms DA, maintaining high accuracy even under adversarial conditions, and showcases its applicability in federated learning (FEEL) scenarios. Additionally, TBMA reduces channel state information (CSI) requirements, lowers energy consumption, and enhances resiliency by leveraging the diversity of the transmitted data. These results establish TBMA as a scalable and robust solution for AirComp, paving the way for secure and efficient aggregation in next-generation networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Byzantine攻撃が存在する場合の空力計算(AirComp)に対する頑健なアプローチとして,TBMAの特性を活用し,悪意のあるノードが意図的に送信を歪ませて集約結果を破損させる敵戦略を提案する。 信号の振幅でデータを集約し、攻撃に対して非常に脆弱な古典的直接集約(DA)AirCompとは異なり、TBMAは複数の無線リソースにデータを分散し、受信機は送信されたデータのヒストグラム表現を構築することができる。 この構造は古典的ロバストな推定器の統合を可能にし、DAでは実現不可能な算術平均を超える多様な関数の計算をサポートする。 大規模なシミュレーションにより,頑健なTBMAはDAを著しく上回り,敵の条件下においても高い精度を維持し,フェデレートラーニング(FEEL)のシナリオに適用可能であることを示した。 さらに、TBMAはチャネル状態情報(CSI)の要求を減らし、エネルギー消費を減らし、送信されたデータの多様性を活用することで回復力を高める。 これらの結果は、TBMAをAirCompのスケーラブルで堅牢なソリューションとして確立し、次世代ネットワークにおけるセキュアで効率的なアグリゲーションの道を開いた。

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