QoS and Privacy-Aware Routing for 5G-Enabled Industrial Internet of Things: A Federated Reinforcement Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
The development and maturity of the fifth-generation (5G) wireless communication technology provides the industrial Internet of Things (IIoT) with ultra-reliable and low-latency communications and massive machine-type communications, and forms a novel IIoT architecture, 5G-IIoT. However, massive data transfer between interconnecting industrial devices also brings new challenges for the 5G-IIoT routing process in terms of latency, load balancing, and data privacy, which affect the development of 5G-IIoT applications. Moreover, the existing research works on IIoT routing mostly focus on the latency and the reliability of the routing, disregarding the privacy security in the routing process. To solve these problems, in this article, we propose a quality of service (QoS) and data privacy-aware routing protocol, named QoSPR, for 5G-IIoT. Specifically, we improve the community detection algorithm info-map to divide the routing area into optimal subdomains, based on which the deep reinforcement learning algorithm is applied to build the gateway deployment model for latency reduction and load-balancing improvement. To eliminate areal differences, while considering the privacy preservation of the routing data, the federated reinforcement learning is applied to obtain the universal gateway deployment model. Then, based on the gateway deployment, the QoS and data privacy-aware routing is accomplished by establishing communications along the load-balancing routes of the minimum latencies. The validation experiment is conducted on real datasets. The experiment results show that as a data privacy-aware routing protocol, the QoSPR can significantly reduce both average latency and maximum latency, while maintaining excellent load balancing in 5G-IIoT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».