Federated Learningによるプライバシー保護を考慮した無線品質予測・制御手法

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タイトル別名
  • A Method for Predicting / Controlling Wireless Network Quality Preserving User Privacy by Federated Learning

抄録

スマートフォンは無線LANとセルラーネットワークを切り替えるが，通信品質に基づいて切り替えないため，低速なアクセスポイント (AP) に接続することで，ユーザ体験を著しく阻害する．ユーザが通信を快適に使用するためにはAPの品質を事前に予測し，その結果に基づきネットワークを切り替えることが必要である．無線LANの品質を予測する上でBSSIDはAPを判別するのに有用であるが，これらのパラメータはユーザの位置情報を把握できるため，収集しサーバにアップロードして機械学習に用いることはプライバシーの保護の観点から望ましくない．更に計算資源の限られたスマートフォン上で無線LANの品質を学習・予測するためには軽量なモデルを用いる必要がある．本研究ではプライバシーを保護するために，Federated Learningを用いて無線LANの品質を予測し，スマートフォンのネットワーク選択に活用する．FedHLCR [1] を用い，スマートフォン上で学習可能な軽量なアルゴリズムを用いて無線LANの品質を予測する．提案手法により学習時間や予測時間をそれぞれ1秒以内に完了させ，アプリケーション停止時間を最大85%削減することを示す．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390862179308779264
  • DOI
    10.14923/transcomj.2023gwt0005
  • ISSN
    18810209
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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