Hoe kan UAV's federated edge learning efficiënter maken in draadloze netwerken?

Het implementeren van Federated Edge Learning (FEEL) in draadloze netwerken kent verschillende uitdagingen, waarvan de aanwezigheid van 'stragglers' een van de belangrijkste is. Stragglers zijn apparaten die door een zwakke netwerkverbinding trager zijn in het uploaden van hun modelupdates, wat leidt tot vertragingen in het modelaggregatieproces en uiteindelijk tot verhoogde communicatietijd. Dit probleem is vooral relevant in digitale, synchrone FEEL-systemen, waar de parameter server (PS) gedwongen wordt te wachten op updates van alle deelnemers, inclusief de trage apparaten. Naarmate het aantal stragglers toeneemt, wordt de vertraging onaanvaardbaar en beïnvloedt dit de algehele prestaties van het systeem. Het aanpakken van het stragglerprobleem is daarom essentieel voor de ontwikkeling van communicatie-efficiënte FEEL-systemen.

UAV's bieden een veelbelovende oplossing voor het verbeteren van de efficiëntie van FEEL-netwerken door de stragglereffecten te verlichten. Door UAV's in een draadloos netwerk te integreren, kunnen verbindingen worden gelegd met apparaten die verder verwijderd zijn of die zich in gebieden bevinden zonder toegang tot een terrestrisch netwerk. De flexibiliteit van UAV's maakt het mogelijk om korte-afstand verbindingen met geprogrammeerde apparaten tot stand te brengen, wat resulteert in een snellere modelaggregatie en een versnelde convergentie van het FEEL-systeem.

In de context van FEEL wordt de UAV als een 'vliegende' parameter server (PS) ingezet, die in staat is om modelparameters te aggregeren en bij te werken in gebieden zonder toegang tot een terrestrisch BS. Dit biedt een oplossing voor de beperkte dekking van traditionele netwerken in afgelegen gebieden. Het gebruik van UAV's kan ook bijdragen aan het verminderen van cumulatieve modelaggregatiefouten, doordat het in staat is om betrouwbare communicatiekanalen tot stand te brengen en stragglers sneller te verwerken.

Het feit dat UAV's beperkte vliegtijd hebben, brengt echter een uitdaging met zich mee: er moet een balans worden gevonden tussen de tijd die nodig is voor de taak en de nauwkeurigheid van de convergentie. Dit vereist een geïntegreerde benadering van apparaatplanning en UAV-trajectoriën. Een mogelijke oplossing voor deze uitdaging is het gebruik van geavanceerde optimalisatietechnieken, zoals het blok-coördinaat-afdalingsprincipe en de Lagrange-dualiteit, die helpen bij het vinden van de optimale oplossing voor de taakplanning. Het doel is om de vertragings- en communicatietijd te minimaliseren, terwijl tegelijkertijd de nauwkeurigheid van het FEEL-algoritme behouden blijft.

Het systeemmodel van een UAV-geassisteerd FEEL-netwerk is relatief eenvoudig, maar de uitvoering ervan vereist zorgvuldige afstemming van verschillende parameters, zoals de grootte van de dataset, de lokale verliesfunctie van elk apparaat, en de snelheid waarmee de apparaten hun lokale modellen kunnen bijwerken. Het uiteindelijke doel van dit systeem is om gezamenlijk een machine learning-model te trainen, waarbij de data lokaal blijven op de mobiele apparaten, zonder dat ze naar een centrale server hoeven te worden verzonden.

UAV's bieden dus een robuuste oplossing voor de beperkingen van traditionele FEEL-systemen door de communicatietijd te verkorten en de nauwkeurigheid van modelconvergentie te verbeteren. De inzet van UAV's is vooral waardevol in onderontwikkelde gebieden zonder toegang tot vaste netwerkinfrastructuur, maar ook in omgevingen waar snelle, dynamische en betrouwbare communicatielinks vereist zijn. Desondanks blijft de uitdaging bestaan om de UAV's effectief te integreren in het netwerk, waarbij optimale apparaatplanning en vluchttrajecten essentieel zijn om de prestaties te maximaliseren.

Hoe Differentiële Privacy en Edge Learning de Privacy van Lokale Gegevens Beschermen

In federated learning, waarbij meerdere edge-apparaten hun gegevens gebruiken om een globaal model te trainen, is privacybescherming een essentieel aandachtspunt. Het proces van modelupdates, gk,t, die door edge-apparaten naar een centrale server worden gestuurd, kan namelijk potentieel gevoelige informatie over de lokale dataset onthullen. Dit vormt een risico voor de privacy van de gebruikers van de apparaten. Daarom is het noodzakelijk om maatregelen te nemen die de privacy beschermen, bijvoorbeeld door het gebruik van Differentiële Privacy (DP).

Een dataset Dk = {x1, ..., xn} wordt als een verzameling van n gegevenspunten uit X beschouwd. Twee datasets, Dk = {x1, ..., xn} en D′ k = {x′ 1, ..., x′ n}, worden als buren beschouwd als ze slechts door één element verschillen. Dit houdt in dat er een index i ∈ [n] bestaat, waarvoor xi = x′ i, terwijl voor alle andere indexen j ≠ i geldt dat xj = x′ j. Deze definities zijn van cruciaal belang voor de bescherming van de privacy, omdat ze de gevoeligheid van de gegevens aansteken die mogelijk door een model kunnen worden gelekt.

Differentiële Privacy is een wiskundige benadering die zorgt voor privacy door kunstmatige ruis toe te voegen aan de gegevens die gedeeld worden tijdens de communicatie tussen apparaten. In dit geval kan het signaal dat van de edge-apparaten naar de server wordt gestuurd, worden gemanipuleerd door kunstmatige ruis, nk,t = [nT k,t (1), ..., nT d k,t (I)]T. Deze ruis is normaal verdeeld met een gemiddelde van nul en een bepaalde spreiding, wat de mogelijkheid biedt om het delen van gegevens te verstoren zonder de nauwkeurigheid van het model te veel te schaden. Het resultaat is een verstoorde versie van de oorspronkelijke gegevens, die privacy garandeert door het onherkenbaar maken van de werkelijke gegevens van de gebruiker.

Het concept van modelaggregatie speelt ook een sleutelrol in federated learning. Via een techniek genaamd AirComp worden de modelupdates van alle edge-apparaten tegelijkertijd verzonden over hetzelfde tijd-frequentieblok. Om de niet-uniforme vervorming van het kanaal te compenseren, wordt een transmissieschema gebruikt waarin een transmissieschaal αk,t (i) wordt toegewezen, afhankelijk van de sterkte van het kanaal. Dit helpt om ervoor te zorgen dat het signaal effectief en met minimale ruis wordt verzonden.

Echter, deze technieken zijn niet zonder uitdagingen. Het toevoegen van kunstmatige ruis en het ruisniveau van het draadloze kanaal zorgen ervoor dat de ontvangen globale modelupdate, ĝt, een vertekende schatting is van het werkelijke model, g_t. Dit leidt tot een afweging tussen nauwkeurigheid en privacy: hoewel de kunstmatige ruis de privacy beschermt, vermindert het ook de nauwkeurigheid van het globale model. Dit is een fundamenteel dilemma in privacybewuste machine learning-systemen. Het vinden van een optimaal compromis tussen privacy en nauwkeurigheid is dus cruciaal voor de effectiviteit van dergelijke systemen.

De privacy in federated learning kan verder worden verfijnd door het gebruik van privacymechanismen die zijn gebaseerd op DP. De mate van privacybescherming die elk edge-apparaat heeft, hangt af van de gevoeligheid van de gerapporteerde gegevens ten opzichte van zijn lokale dataset. In dit geval wordt de l2-sensitiviteit gedefinieerd als het maximale verschil in de uitvoer van een mechanisme tussen twee naburige datasets. Hoe kleiner de gevoeligheid, hoe beter de privacy wordt gewaarborgd.

Voor federated learning met risicoloze gegevensoverdracht geldt een privacygarantie op basis van DP, die kan worden bereikt door de juiste keuze van parameters, zoals de ruissterkte en de zenderinstellingen. De optimale waarde voor deze parameters wordt bepaald door de effectiviteit van de noise power (ηt (i)) en het maximale zendvermogen. Het minimaliseren van de mogelijke informatie die uit de lokale dataset kan worden afgeleid, kan worden bereikt door zorgvuldig de ruisniveaus in elke communicatieblok te reguleren.

Samenvattend, het beschermen van de privacy in federated learning vereist een zorgvuldige afweging tussen privacybescherming en modelnauwkeurigheid. Door het gebruik van technieken zoals Differentiële Privacy kunnen we de privacy waarborgen zonder de prestaties van het model te veel te schaden. De effectiviteit van deze technieken is echter afhankelijk van een gedetailleerd begrip van de systeemparameters en een zorgvuldige implementatie van de privacymechanismen.

Hoe Verbeteren Blockchain en Federated Edge Learning de Betrouwbaarheid van Netwerken?

Een van de kernpunten van B-FEEL is de integratie van blockchain-technologie om de veiligheid te verbeteren, met name door het gebruik van de multi-KRUM-algoritme voor veilige globale aggregatie. Dit zorgt ervoor dat zelfs wanneer een deel van de edge-apparaten zich misdraagt, de invloed op de uiteindelijke resultaten minimaal is. In simulaties waarin verschillende percentages van malafide edge-apparaten werden geïntroduceerd, van 0% tot 100%, toonde de B-FEEL-aanpak een opmerkelijke robuustheid tegen deze kwaadaardige gedragingen. De testresultaten lieten zien dat wanneer minder dan 50% van de edge-apparaten kwaadaardig is, de nauwkeurigheid van B-FEEL gelijk blijft aan de niet-malafide FEEL-systemen.

Wat verder blijkt, is de kracht van het TD3-algoritme voor de allocatie van netwerkmiddelen, dat gebruikt werd in combinatie met het B-FEEL-systeem. Dit Deep Reinforcement Learning (DRL)-gebaseerde algoritme zorgt voor een efficiënte verdeling van systeembronnen, zoals bandbreedte en transmissievermogen, wat op zijn beurt de latentie in het systeem verlaagt. Dit in tegenstelling tot de benchmarks zoals Monte Carlo-algoritmen, die weliswaar optimaler zijn in hun zoektocht naar de ideale allocatie, maar qua rekenefficiëntie achterblijven ten opzichte van TD3.

Het B-FEEL-systeem biedt duidelijke voordelen in het omgaan met malafide apparaten, dankzij de robuuste mechanismen voor aggregatie en de veerkracht van de toegepaste blockchaintechnologie. Door gebruik te maken van de PBFT-consensusprotocol wordt de betrouwbaarheid van het systeem verder verhoogd, wat de effectiviteit van federated learning bij het gebruik van edge-apparaten ten goede komt. Bij het integreren van deze technologieën blijkt dat zelfs in scenario’s met hoge percentages van kwaadaardige apparaten, de algehele prestaties van het netwerk behouden blijven, mits er gebruik wordt gemaakt van de juiste aggregatietechnieken zoals multi-KRUM.

In het geval van federated edge learning systemen is het essentieel om voortdurend de effecten van kwaadaardige gedragingen in overweging te nemen, aangezien de veiligheid van de gebruikte data en modellen direct gekoppeld is aan het succes van dergelijke gedistribueerde leeromgevingen. Het systeem toont aan dat met de juiste beveiligingsprotocollen en slimme resourceallocatie, het mogelijk is om een krachtige en veerkrachtige leeromgeving te creëren die zowel efficiënt als veilig is.