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Fahrzeugselektion für asynchrones föderiertes Lernen in der Fahrzeug-Edge-Computing zur Verhinderung von Anti-Byzantinischen Angriffen
核心概念
Ein Fahrzeugselektion-Schema basierend auf Deep Reinforcement Learning wird vorgeschlagen, um die Sicherheit und Genauigkeit des globalen Modells in asynchronem föderiertem Lernen in Fahrzeug-Edge-Computing zu verbessern, indem Fahrzeugmerkmale wie Mobilität, Rechenleistung, Datenmenge und Kanalzustand sowie Byzantinische Angriffe berücksichtigt werden.
摘要
In diesem Artikel wird ein Fahrzeugselektion-Schema für asynchrones föderiertes Lernen (AFL) in Fahrzeug-Edge-Computing (VEC) vorgestellt. Aufgrund unterschiedlicher Mengen an lokalen Daten, Rechenleistung und Standorte der Fahrzeuge ist es unangemessen, das globale Modell mit dem gleichen Gewicht zu erneuern. Diese Faktoren beeinflussen die lokale Berechnungszeit und Uploadzeit des lokalen Modells, und das Fahrzeug kann auch von Byzantinischen Angriffen betroffen sein, was zu einer Verschlechterung der Fahrzeugdaten führt.
Das vorgeschlagene Schema verwendet Deep Reinforcement Learning (DRL), um diese Faktoren umfassend zu berücksichtigen, um Fahrzeuge mit schlechter Leistung so weit wie möglich auszuschließen und Fahrzeuge, die vor AFL von Byzantinischen Angriffen betroffen waren, auszuschließen. Gleichzeitig kann bei der Aggregation von AFL auf Fahrzeuge mit besserer Leistung fokussiert werden, um die Genauigkeit und Sicherheit des Systems zu verbessern.
Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Schema die Sicherheit und Genauigkeit des globalen Modells effektiv verbessern kann.
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arxiv.org
Anti-Byzantine Attacks Enabled Vehicle Selection for Asynchronous Federated Learning in Vehicular Edge Computing
统计
Die lokale Trainingszeit eines Fahrzeugs Vk ist T Vk
l
= D Vk
C 0
µ Vk
.
Die Übertragungsverzögerung des lokalen Modells eines Fahrzeugs Vk ist T Vk
u (t) = |w|
R Vk (t)
.
引用
"Aufgrund unterschiedlicher Mengen an lokalen Daten, Rechenleistung und Standorte der Fahrzeuge ist es unangemessen, das globale Modell mit dem gleichen Gewicht zu erneuern."
"Diese Faktoren beeinflussen die lokale Berechnungszeit und Uploadzeit des lokalen Modells, und das Fahrzeug kann auch von Byzantinischen Angriffen betroffen sein, was zu einer Verschlechterung der Fahrzeugdaten führt."
更深入的查询
Wie könnte man das vorgeschlagene Schema weiter verbessern, um die Genauigkeit und Sicherheit des globalen Modells noch weiter zu erhöhen?
Um das vorgeschlagene Schema zur Verbesserung der Genauigkeit und Sicherheit des globalen Modells weiter zu optimieren, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:
Erweiterte Byzantinische Angriffserkennung: Implementierung fortschrittlicherer Algorithmen zur Erkennung von Byzantinischen Angriffen, um noch präziser und effektiver schädliche Fahrzeuge zu identifizieren und auszuschließen.
Dynamische Gewichtung der lokalen Modelle: Berücksichtigung von Echtzeitfaktoren wie Netzwerkbedingungen, um die Gewichtung der lokalen Modelle während der globalen Aggregation anzupassen und so die Genauigkeit des globalen Modells weiter zu verbessern.
Fehlerkorrekturmechanismen: Implementierung von Mechanismen zur Fehlerkorrektur, um sicherzustellen, dass fehlerhafte oder veraltete Daten von Fahrzeugen das globale Modell nicht beeinträchtigen.
Kontinuierliches Monitoring: Einrichtung eines kontinuierlichen Überwachungssystems, um potenzielle Anomalien oder Angriffe frühzeitig zu erkennen und entsprechend zu reagieren, um die Sicherheit des globalen Modells zu gewährleisten.
Welche anderen Faktoren, die nicht in dieser Studie berücksichtigt wurden, könnten ebenfalls einen Einfluss auf die Leistung des asynchronen föderierten Lernens in Fahrzeug-Edge-Computing haben?
Neben den in der Studie behandelten Faktoren könnten auch folgende Aspekte einen Einfluss auf die Leistung des asynchronen föderierten Lernens in Fahrzeug-Edge-Computing haben:
Datenschutz und Compliance: Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und branchenspezifischen Vorschriften kann die Datenfreigabe und -verarbeitung beeinflussen.
Netzwerksicherheit: Die Sicherheit des drahtlosen Netzwerks und der Kommunikationskanäle zwischen den Fahrzeugen und dem Edge-Server kann die Datenintegrität und -verfügbarkeit beeinträchtigen.
Energieeffizienz: Die Optimierung des Energieverbrauchs der Fahrzeuge und des Edge-Computing-Systems kann die Gesamtleistung und Betriebszeit verbessern.
Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit des Systems, um mit einer wachsenden Anzahl von Fahrzeugen und Daten umgehen zu können, ist entscheidend für die Effizienz des föderierten Lernens.
Wie könnte man das vorgeschlagene Schema auf andere Anwendungsszenarien außerhalb des Fahrzeug-Edge-Computing übertragen?
Das vorgeschlagene Schema für das asynchrone föderierte Lernen in Fahrzeug-Edge-Computing könnte auf andere Anwendungsszenarien außerhalb des Fahrzeugbereichs übertragen werden, indem es an die spezifischen Anforderungen und Gegebenheiten angepasst wird. Hier sind einige Möglichkeiten, wie das Schema auf andere Szenarien angewendet werden könnte:
Gesundheitswesen: Anpassung des Schemas für die gemeinsame Analyse von Gesundheitsdaten in verteilten Gesundheitssystemen, um die Genauigkeit von Diagnosen und Behandlungen zu verbessern.
Finanzwesen: Nutzung des Schemas für die sichere Zusammenarbeit von Finanzinstituten zur Analyse von Finanzdaten und zur Betrugsbekämpfung.
Industrie 4.0: Anwendung des Schemas in der Industrie 4.0 für die gemeinsame Analyse von Produktionsdaten zur Optimierung von Fertigungsprozessen und zur Vorhersage von Wartungsbedarf.
Durch Anpassung und Anwendung des Schemas auf verschiedene Branchen und Anwendungsfälle können die Vorteile des föderierten Lernens und der Edge-Computing-Technologie in verschiedenen Kontexten genutzt werden.
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