Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things
Semakin berkembangnya pasar big data yang digunakan oleh pengguna khususnya Internet of Things (IoT) berbasis kecerdasan buatan telah menarik banyak pihak baik dari industri maupun akademisi. Melalui penggunaan data lokal dari berbagai perangkat IoT, pemberi layanan aplikasi dapat menghasilkan infor...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada
2023-05-01
|
| Series: | Journal of Internet and Software Engineering |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jurnal.ugm.ac.id/v3/JISE/article/view/6378 |
| _version_ | 1797751886741241856 |
|---|---|
| author | Yuris Mulya Saputra Ganjar Alfian Muhammad Qois Huzyan Octava |
| author_facet | Yuris Mulya Saputra Ganjar Alfian Muhammad Qois Huzyan Octava |
| author_sort | Yuris Mulya Saputra |
| collection | DOAJ |
| description | Semakin berkembangnya pasar big data yang digunakan oleh pengguna khususnya Internet of Things (IoT) berbasis kecerdasan buatan telah menarik banyak pihak baik dari industri maupun akademisi. Melalui penggunaan data lokal dari berbagai perangkat IoT, pemberi layanan aplikasi dapat menghasilkan informasi berguna melalui pendekatan machine learning (ML) seperti centralized learning dengan menggunakan cloud server dan local learning pada perangkat IoT langsung. Namun, dengan adanya risiko bocornya privasi pengguna ketika mengirim data lokal ke cloud server dan sumber daya komputasi yang terbatas pada IoT, penggunaan federated learning (FL) dapat menjadi solusi efisien. Pendekatan FL merupakan sebuah pendekatan ML kolaboratif di mana setiap perangkat IoT dapat melakukan proses training secara independen dan kemudian hanya mengirimkan model local kepada cloud server tanpa melakukan data sharing. Secara khusus, penggunaan FL untuk layanan aplikasi pada perangkat IoT tidak hanya memperbaiki kinerja untuk proses training, namun juga dapat melindungi privasi data bagi penggunanya. Penelitian ini berfokus pada perancangan sistem FL dengan privacy-awareness yang dapat digunakan oleh para pengguna perangkat IoT. Dalam hal ini, teknik enkripsi yang berbasis homomorphic encryption untuk mengenkripsi data dari perangkat IoT ketika proses training dari FL dapat diimplementasikan sebagai bentuk perlindungan privasi pengguna IoT dari malicious attackers. Dari penelitian ini, dapat dianalisis perbandingan tingkat akurasi model dari berbagai pendekatan baik tanpa dan dengan teknik enkripsi tersebut. |
| first_indexed | 2024-03-12T16:55:09Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-e807e774acf04a84b63f8d2766023f70 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2797-9016 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-12T16:55:09Z |
| publishDate | 2023-05-01 |
| publisher | Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada |
| record_format | Article |
| series | Journal of Internet and Software Engineering |
| spelling | doaj.art-e807e774acf04a84b63f8d2766023f702023-08-08T08:45:39ZengSekolah Vokasi Universitas Gadjah MadaJournal of Internet and Software Engineering2797-90162023-05-01411510.22146/jise.v4i1.63786378Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of ThingsYuris Mulya Saputra0Ganjar Alfian1Muhammad Qois Huzyan Octava2Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah MadaDepartemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah MadaDepartemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah MadaSemakin berkembangnya pasar big data yang digunakan oleh pengguna khususnya Internet of Things (IoT) berbasis kecerdasan buatan telah menarik banyak pihak baik dari industri maupun akademisi. Melalui penggunaan data lokal dari berbagai perangkat IoT, pemberi layanan aplikasi dapat menghasilkan informasi berguna melalui pendekatan machine learning (ML) seperti centralized learning dengan menggunakan cloud server dan local learning pada perangkat IoT langsung. Namun, dengan adanya risiko bocornya privasi pengguna ketika mengirim data lokal ke cloud server dan sumber daya komputasi yang terbatas pada IoT, penggunaan federated learning (FL) dapat menjadi solusi efisien. Pendekatan FL merupakan sebuah pendekatan ML kolaboratif di mana setiap perangkat IoT dapat melakukan proses training secara independen dan kemudian hanya mengirimkan model local kepada cloud server tanpa melakukan data sharing. Secara khusus, penggunaan FL untuk layanan aplikasi pada perangkat IoT tidak hanya memperbaiki kinerja untuk proses training, namun juga dapat melindungi privasi data bagi penggunanya. Penelitian ini berfokus pada perancangan sistem FL dengan privacy-awareness yang dapat digunakan oleh para pengguna perangkat IoT. Dalam hal ini, teknik enkripsi yang berbasis homomorphic encryption untuk mengenkripsi data dari perangkat IoT ketika proses training dari FL dapat diimplementasikan sebagai bentuk perlindungan privasi pengguna IoT dari malicious attackers. Dari penelitian ini, dapat dianalisis perbandingan tingkat akurasi model dari berbagai pendekatan baik tanpa dan dengan teknik enkripsi tersebut.https://jurnal.ugm.ac.id/v3/JISE/article/view/6378federated learningkeamanan dataenkripsiiotkecerdasan buatan |
| spellingShingle | Yuris Mulya Saputra Ganjar Alfian Muhammad Qois Huzyan Octava Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things Journal of Internet and Software Engineering federated learning keamanan data enkripsi iot kecerdasan buatan |
| title | Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things |
| title_full | Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things |
| title_fullStr | Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things |
| title_full_unstemmed | Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things |
| title_short | Perancangan Federated Learning Berbasis Homomorphic Encryption untuk Perangkat Internet of Things |
| title_sort | perancangan federated learning berbasis homomorphic encryption untuk perangkat internet of things |
| topic | federated learning keamanan data enkripsi iot kecerdasan buatan |
| url | https://jurnal.ugm.ac.id/v3/JISE/article/view/6378 |
| work_keys_str_mv | AT yurismulyasaputra perancanganfederatedlearningberbasishomomorphicencryptionuntukperangkatinternetofthings AT ganjaralfian perancanganfederatedlearningberbasishomomorphicencryptionuntukperangkatinternetofthings AT muhammadqoishuzyanoctava perancanganfederatedlearningberbasishomomorphicencryptionuntukperangkatinternetofthings |