論文の概要: Privacy-preserving Machine Learning in Internet of Vehicle Applications: Fundamentals, Recent Advances, and Future Direction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01089v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 01:24:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:12:38.707923
• Title: Privacy-preserving Machine Learning in Internet of Vehicle Applications: Fundamentals, Recent Advances, and Future Direction
• Title（参考訳）: 自動車用インターネットにおけるプライバシ保護機械学習の基礎,最近の進歩,今後の方向性
• Authors: Nazmul Islam, Mohammad Zulkernine,
• Abstract要約: 機械学習(ML)は、インテリジェントトランスポート、自律運転能力、および大規模な異種ネットワーク内の様々な接続サービスを強化することで、IoT(Internet of Vehicles)アプリケーションに革命をもたらした。 プライバシ保存機械学習(PPML)は、MLパイプラインのさまざまな段階でプライバシを保存することによって、これらの課題に対処する潜在的なソリューションを提供する。 本研究は, PPMLをIoVアプリケーションに統合する上での基礎, 最近の進歩, 課題について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9490282165104331
• License:
• Abstract: Machine learning (ML) has revolutionized Internet of Vehicles (IoV) applications by enhancing intelligent transportation, autonomous driving capabilities, and various connected services within a large, heterogeneous network. However, the increased connectivity and massive data exchange for ML applications introduce significant privacy challenges. Privacy-preserving machine learning (PPML) offers potential solutions to address these challenges by preserving privacy at various stages of the ML pipeline. Despite the rapid development of ML-based IoV applications and the growing data privacy concerns, there are limited comprehensive studies on the adoption of PPML within this domain. Therefore, this study provides a comprehensive review of the fundamentals, recent advancements, and the challenges of integrating PPML into IoV applications. To conduct an extensive study, we first review existing surveys of various PPML techniques and their integration into IoV across different scopes. We then discuss the fundamentals of IoV and propose a four-layer IoV architecture. Additionally, we categorize IoV applications into three key domains and analyze the privacy challenges in leveraging ML for these application domains. Next, we provide an overview of various PPML techniques, highlighting their applicability and performance to address the privacy challenges. Building on these fundamentals, we thoroughly review recent advancements in integrating various PPML techniques within IoV applications, discussing their frameworks, key features, and performance evaluation in terms of privacy, utility, and efficiency. Finally, we identify current challenges and propose future research directions to enhance privacy and reliability in IoV applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、インテリジェントトランスポート、自律運転能力、および大規模な異種ネットワーク内の様々な接続サービスを強化することで、IoT(Internet of Vehicles)アプリケーションに革命をもたらした。 しかし、接続性の向上とMLアプリケーションの大規模なデータ交換は、大きなプライバシー上の課題をもたらしている。 プライバシ保存機械学習(PPML)は、MLパイプラインのさまざまな段階でプライバシを保存することによって、これらの課題に対処する潜在的なソリューションを提供する。 MLベースのIoVアプリケーションの急速な開発とデータプライバシの懸念にもかかわらず、この領域におけるPPMLの採用に関する包括的な研究は限られている。 そこで本研究では, PPMLをIoVアプリケーションに統合する上での基礎, 最近の進歩, 課題について概説する。 本研究は,様々なPPML技術とそのIoVへの統合に関する既存の調査を,様々な範囲で概観する。 次に、IoVの基本について議論し、4層IoVアーキテクチャを提案する。 さらに、IoVアプリケーションを3つの重要なドメインに分類し、これらのアプリケーションドメインにMLを活用する際のプライバシー上の課題を分析します。 次に、プライバシー問題に対処するための適用性とパフォーマンスを強調し、様々なPPMLテクニックの概要を紹介する。 これらの基礎に基づいて、IoVアプリケーションに様々なPPML技術を統合する最近の進歩を徹底的にレビューし、プライバシ、ユーティリティ、効率の観点から、それらのフレームワーク、重要な特徴、パフォーマンス評価について議論する。 最後に、現在の課題を特定し、IoVアプリケーションにおけるプライバシーと信頼性を高めるための今後の研究方向を提案する。

関連論文リスト

• Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [59.986922963781]
  近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。 この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。 本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T08:09:28Z)
• LLM-PBE: Assessing Data Privacy in Large Language Models [111.58198436835036]
  大規模言語モデル(LLM)は多くのドメインに不可欠なものとなり、データ管理、マイニング、分析におけるアプリケーションを大幅に進歩させた。 この問題の批判的な性質にもかかわらず、LLMにおけるデータプライバシのリスクを総合的に評価する文献は存在しない。 本稿では,LLMにおけるデータプライバシリスクの体系的評価を目的としたツールキットであるLLM-PBEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:37:29Z)
• Integration of Mixture of Experts and Multimodal Generative AI in Internet of Vehicles: A Survey [82.84057882105931]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、IoT(Internet of Vehicles)におけるインテリジェントモジュールの認知、推論、計画能力を高めることができる。 IoVにおけるGAI, MoE, およびそれらの相互作用応用の基礎を提示する。 我々はIoVにおけるMoEとGAIの統合の可能性について論じ、分散認識とモニタリング、協調的な意思決定と計画、生成モデリングとシミュレーションを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T06:22:21Z)
• Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and Insights [52.024964564408]
  本稿では,プロトコルスタックのすべてのレベルにわたってフェデレートラーニングを実装することの付加価値について検討する。 それは重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供します。 我々の結論は、FLと将来の6Gの相乗効果を活用しつつ、FLがワイヤレス産業に革命をもたらす可能性を浮き彫りにすることを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T20:39:57Z)
• A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
  プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。 これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。 差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T14:38:16Z)
• Federated Learning in Intelligent Transportation Systems: Recent Applications and Open Problems [30.511443961960147]
  分散機械学習技術として、フェデレーション・ラーニング(FL)はその優れたプライバシー保護特性のために広く注目を集めている。 FL for ITSの最近の展開を包括的に調査する。 我々は、さまざまなシナリオにおける既存のFLのデプロイメントをレビューし、オブジェクト認識、トラフィック管理、サービス提供シナリオにおける特定の潜在的な問題について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T03:39:30Z)
• Vulnerability of Machine Learning Approaches Applied in IoT-based Smart Grid: A Review [51.31851488650698]
  機械学習(ML)は、IoT(Internet-of-Things)ベースのスマートグリッドでの使用頻度が高まっている。 電力信号に注入された逆方向の歪みは システムの正常な制御と操作に大きな影響を及ぼす 安全クリティカルパワーシステムに適用されたMLsgAPPの脆弱性評価を行うことが不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T03:29:26Z)
• Federated Learning for IoUT: Concepts, Applications, Challenges and Opportunities [9.705327282988916]
  Internet of Underwater Things (IoUT)は、環境モニタリングや探索、防衛アプリケーションなど、この10年間で急速に勢いを増している。 従来のIoUTシステムは、信頼性、効率、タイムラインのニーズを満たす機械学習(ML)アプローチを使用している。 本稿では,IoUTにおけるフェデレートラーニング(FL)の様々な応用,課題,オープンな課題,今後の研究展望の方向性について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T09:40:25Z)
• A Systematic Literature Review on Blockchain Enabled Federated Learning Framework for Internet of Vehicles [1.0499611180329804]
  フェデレートラーニング(FL)は、IoVのデータプライバシとセキュリティを保護する新しいアイデアとして証明されている。 IoVに対するBC-Enabled Learningフレームワークの適用と実装に関する総合的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T07:06:04Z)
• Privacy-Preserving Machine Learning: Methods, Challenges and Directions [4.711430413139393]
  よく設計されたプライバシー保護機械学習(PPML)ソリューションは、アカデミックや業界から研究の関心が高まりつつある。 本稿では,既存のプライバシ保護手法を体系的にレビューし,様々なPPMLソリューションの評価をガイドするPGUモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T02:58:31Z)
• Distributed Machine Learning for Wireless Communication Networks: Techniques, Architectures, and Applications [1.647426214278143]
  分散機械学習(DML)技術は、無線通信にますます応用されている。 大規模、地理的に分散したデプロイメント、ユーザモビリティ、大量のデータなど、無線システムのユニークな特徴は、DML技術の設計に新たな課題をもたらす。 この調査は、無線ネットワークに焦点をあてた、現代的で包括的なDML技術の調査を提供することによって、ギャップを埋めるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T19:53:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。