Selección de características en entornos federados para dispositivos IoT

Abstract

[Resumen]: Los entornos IoT conectan sensores, wearables y otros dispositivos que generan grandes cantidades de datos de forma ininterrumpida. Estos datos se generan en dispositivos del borde de la red con CPU, batería y ancho de banda limitados, y enviarlos íntegros a la nube entra en conflicto con las normas de privacidad. Para abordar este problema, en este trabajo se adaptan técnicas de selección de características basadas en Información Mutua, un método que reduce la dimensionalidad de los datos al descartar las variables menos informativas, para su ejecución en un entorno federado. En dicho entorno se preserva la privacidad, ya que los datos nunca abandonan el dispositivo y solo se comparten resultados agregados. La propuesta se valida en un entorno de pruebas con nodos IoT de bajo coste. Se espera que el enfoque federado seleccione características de una calidad comparable a las del método centralizado, reduciendo a su vez el tráfico de red y el coste computacional.

[Abstract]: IoT environments connect sensors, wearables, and other devices that continuously generate vast amounts of data. This data is generated on edge devices with limited CPU, battery, and bandwidth, and sending it in its entirety to the cloud conflicts with privacy regulations. To address this problem, this work adapts feature selection techniques based on Mutual Information, a method that reduces data dimensionality by discarding the least informative variables, for execution in a federated environment. In such an environment, privacy is preserved, as the data never leaves the device and only aggregated results are shared. The proposal is validated in a testbed with low-cost IoT nodes. The federated approach is expected to select features of a quality comparable to those of the centralized method, in turn reducing network traffic and computational cost.