Secure Collaborative Learning for Self-Adaptive Systems on Connected Autonomous Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
As an advanced carrier of on-board sensors, connected autonomous vehicle (CAV) can be viewed as an aggregation of self-adaptive systems with monitor-analyze-plan-execute (MAPE) for vehicle-related services. Meanwhile, machine learning (ML) has been applied to enhance analysis and plan functions of MAPE so that self-adaptive systems have optimal adaption to changing conditions. However, most of ML-based approaches don’t utilize CAVs’ connectivity to collaboratively generate an optimal learner for MAPE, because of sensor data threatened by gradient leakage attack (GLA). In this article, we first design an intelligent architecture for MAPE-based self-adaptive systems on web 3.0-based CAVs, in which a collaborative machine learner supports the capabilities of managing systems. Then, we observe by practical experiments that importance sampling of sparse vector technique (SVT) approaches cannot defend GLA well. Next, we propose a fine-grained SVT approach to secure the learner in MAPE-based self-adaptive systems that uses layer and gradient sampling to select uniform and important gradients. At last, extensive experiments show that our private learner spends a slight utility cost for MAPE (e.g., \(0.77\%\) decrease in accuracy) defending GLA and outperforms the typical SVT approaches in terms of defense (increased by \(10\) – \(14\%\) attack success rate) and utility (decreased by \(1.29\%\) accuracy loss).
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».