ブロックチェーンを用いた分散機械学習におけるパラメータ異常検知システムの提案

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-10-14
• タイトル: ブロックチェーンを用いた分散機械学習におけるパラメータ異常検知システムの提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of Blockchain System to Detect Anomaly Parameter on Decentralized Machine Learning Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 分散機械学習，ブロックチェーン，パラメータ，異常検知，敵対的生成ネットワーク
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 神奈川工科大学
• 著者所属: 宮崎大学
• 著者所属: 宮崎大学
• 著者所属: 神奈川工科大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Miyazaki
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Miyazaki
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanagawa Institute of Technology
• 著者名: 長友, 誠; 油田, 健太郎; 岡崎, 直宣; 朴, 美娘
• 著者名(英): Makoto, Nagatomo; Kentaro, Aburada; Naonobu, Okazaki; Mirang, Park
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，IoTデバイスやスマートデバイスなどの増加に伴い，生成されるセンサデータなどのデジタルデータが大幅に増加している．深層学習などの機械学習を用いてそれらのデータを学習する際に，1つのサーバ(クラウド)上で全てのデータを処理することができないため，サーバの下層に存在するエッジノードが自律的・分散的に学習した後に勾配をサーバに送信することで，クラウド上に統合学習モデルを生成するシステムが考えられる．しかし，勾配から学習データが予測されプライバシーが漏洩する問題や，悪意のあるエッジノードによる異常な勾配の送信などの問題が起こり得る．そこで本論文では，プライバシー漏洩の問題を差分プライバシーで解決し，ブロックチェーン上で敵対的生成ネットワークにより勾配の異常検知を行う分散機械学習システムを提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, total amount of data generated by IoT devices or smart devices has been increasing. When training the enormous data using machine learning, it is difficult to process it on a cloud. Hence, we can consider the system that edge nodes renew the cloud's parameter of machine learning model each, transmit the local gradient to the cloud, and an integrated model is generated on the cloud. However, this system has two problems of privacy leakage and transmission of the anomaly gradient by malicious edge nodes. Therefore, in this paper, we propose the blockchain system that solves above two problems using differential privacy and anomaly detection by generative adversarial network.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集; 巻 2019, p. 1343-1348, 発行日 2019-10-14
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会