Proposal of security preserving machine learning of IoT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of cloud computing system, which is the basic technology supporting ICT, is expanding. However, as the number of terminals connected to it increases, the limit of the capability is also becoming apparent. The limit of its capacity leads to the delay of significant processing time. As an architecture to improve this, the edge computing system has been proposed. This is known as a new paradigm corresponding the conventional cloud system. In the conventional cloud system, a terminal sends all data to the cloud and the cloud returns the result to the terminal or a thing directly connected to it. On the other hand, in the edge system, a plural of servers called edges are connected directly or to close distance between the cloud and the terminal (or thing). Then, let us consider the case of machine learning that requires big data. The purpose of learning is to find out the relationship (information) lurking in from the collected data. In order to realize this, a system with several parameters is assumed and estimated by repeatedly updating the parameters with learning data. Further, there is the problem of the security for learning data. In other words, users of cloud computing cannot escape the concern about the risk of information leakage. How can we build a cloud computing system to avoid such risks? Secure multiparty computation is known as one method of realizing safe computation. It is called SMC (Secure Multiparty Computation). Many studies on learning methods considering on SMC have also been proposed. Then, what kind of learning method is suitable for edge computing considering on SMC? In this paper, learning method suitable for edge computing considering on SMC is proposed. It is shown using an edge system composed of a client and m servers. Learning data are shared m pieces of subsets for m servers, learning is performed simultaneously in each server and system parameters are updated in the client using their results. The idea of learning method is shown using BP algorithm for neural network. The effectiveness is shown by numerical simulations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle