論文の概要: Federated Learning Based Decentralized Adaptive Intelligent Transmission Protocol for Privacy Preserving 6G Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18432v1
- Date: Sat, 20 Dec 2025 17:18:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.329773
- Title: Federated Learning Based Decentralized Adaptive Intelligent Transmission Protocol for Privacy Preserving 6G Networks
- Title（参考訳）: フェデレーションラーニングに基づく6Gネットワークのプライバシ保護のための分散型適応型インテリジェントトランスミッションプロトコル
- Authors: Ansar Ahmed,
- Abstract要約: 第6世代(6G)無線ネットワークへの移行は、プライバシ、スケーラビリティ、適応性に関する新たな問題を生み出します。
これらの課題に対応するために、フェデレートラーニングベースの分散適応インテリジェントトランスミッションプロトコル(AITP)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The move to 6th Generation (6G) wireless networks creates new issues with privacy, scalability, and adaptability. The data-intensive nature of 6G is not handled well by older, centralized network models. A shift toward more secure and decentralized systems is therefore required. A new framework called the Federated Learning-based Decentralized Adaptive Intelligent Transmission Protocol (AITP) is proposed to meet these challenges. The AITP uses the distributed learning of Federated Learning (FL) within a decentralized system. Transmission parameters can be adjusted intelligently in real time. User privacy is maintained by keeping raw data on local edge devices. The protocol's performance was evaluated with mathematical modeling and detailed simulations. It was shown to be superior to traditional non-adaptive and centralized AI methods across several key metrics. These included latency, network throughput, energy efficiency, and robustness. The AITP is presented as a foundational technology for future 6G networks that supports a user-centric, privacy-first design. This study is a step forward for privacy-preserving research in 6G.
- Abstract（参考訳）: 第6世代(6G)無線ネットワークへの移行は、プライバシ、スケーラビリティ、適応性に関する新たな問題を生み出します。
6Gのデータ集約性は、古い集中型ネットワークモデルではうまく扱えない。
したがって、よりセキュアで分散化されたシステムへのシフトが必要である。
これらの課題に対応するために、フェデレートラーニングベースの分散適応インテリジェントトランスミッションプロトコル(AITP)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
AITPは、分散学習(FL)を分散システム内で使用する。
送信パラメータは、インテリジェントにリアルタイムで調整できる。
ユーザのプライバシは、ローカルエッジデバイスに生データを保持することによって維持される。
このプロトコルの性能は、数学的モデリングと詳細なシミュレーションによって評価された。
従来の非適応型および集中型AIメソッドよりも、いくつかの主要なメトリクスよりも優れていることが示されている。
これにはレイテンシ、ネットワークスループット、エネルギー効率、堅牢性が含まれる。
AITPは、ユーザ中心のプライバシ優先の設計をサポートする、将来の6Gネットワークの基盤技術として提示されている。
この研究は6Gのプライバシー保護研究の一歩だ。
関連論文リスト
- DPFNAS: Differential Privacy-Enhanced Federated Neural Architecture Search for 6G Edge Intelligence [23.831063160844092]
本稿では,パーソナライズド・ディファレンシャル・プライバシ(DP)と適応モデル設計を統合した新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
提案手法は,トレーニングデータに対する強力なプライバシ保証を実現すると同時に,モデル性能における最先端手法を大幅に上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-27T01:03:26Z) - Toward 6G Native-AI Network: Foundation Model based Cloud-Edge-End Collaboration Framework [55.73948386625618]
データ、AIモデル、運用パラダイムの観点から、6GネイティブAIを達成する上での課題を分析します。
基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、専門家の知識の統合方法を提供し、2種類のPFMのカスタマイズを提示し、ネイティブAIフレームワークの新たな運用パラダイムを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T15:19:40Z) - Advancing Federated Learning in 6G: A Trusted Architecture with
Graph-based Analysis [6.192092124154705]
フェデレートラーニング(FL)は潜在的なパラダイムであり、中央サーバの調整の下でさまざまなデバイスにわたる分散AIモデルトレーニングを促進する。
本研究は,DLT(Distributed Ledger Technology)とGNN(Graph Neural Network)を利用したFLをサポートするための信頼性の高いアーキテクチャを提案する。
新たなアーキテクチャの実現性はシミュレーションにより検証され, 異常モデル検出における性能向上と, 関連するベースラインと比較して大域的モデル精度が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T15:10:41Z) - Optimization Design for Federated Learning in Heterogeneous 6G Networks [27.273745760946962]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、6GネットワークでユビキタスAIを実現するための重要な実現手段として期待されている。
6Gネットワークにおける有効かつ効率的なFL実装には、いくつかのシステムおよび統計的不均一性の課題がある。
本稿では,これらの課題に効果的に対処できる最適化手法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-15T02:18:21Z) - Towards Self-learning Edge Intelligence in 6G [143.1821636135413]
エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス、Edge Intelligence、別名エッジネイティブ人工知能(AI))は、AI、通信ネットワーク、モバイルエッジコンピューティングのシームレスな統合に焦点を当てた新興技術フレームワークである。
本稿では、6GにおけるエッジネイティブAIの重要な要件と課題を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T02:16:40Z) - Federated Learning for 6G Communications: Challenges, Methods, and
Future Directions [71.31783903289273]
6Gとフェデレーション学習の統合を導入し、6Gのための潜在的なフェデレーション学習アプリケーションを提供する。
6G通信の文脈において,重要な技術的課題,それに対応するフェデレーション学習手法,および今後のフェデレーション学習研究のためのオープンな課題について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T15:17:19Z) - Graph Neural Networks for Decentralized Controllers [171.6642679604005]
自律エージェントで構成される動的システムは、ロボット工学、スマートグリッド、スマートシティなど、多くの関連する問題に現れる。
最適な集中型コントローラは容易に利用できるが、スケーラビリティと実用的な実装の面で制限に直面している。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,データから分散制御系を学習するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T13:51:18Z) - Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G
Networks [84.2155885234293]
まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。
このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:38:11Z)
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。