Fed PCA: Federated PCA on Grassmann Manifold for Anomaly Detection in IoT Networks [IEEE Transactions on Networking]

This repository is for the Experiment Section of the paper: "Federated PCA on Grassmann Manifold for IoT Anomaly Detection"

Authors: Tung-Anh Nguyen, Long Tan Le, Tuan Dung Nguyen, Wei Bao, Suranga Seneviratne, Choong Seon Hong, Nguyen H. Tran

Link paper: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10593810

Part of this work has been accepted at INFOCOM 2023 (Link paper: https://arxiv.org/pdf/2212.12121.pdf)

Software requirements:

numpy, sklearn, pytorch, matplotlib.
To download the dependencies: pip3 install -r requirements.txt
The code can be run on any pc or google colab.

Dataset:

UNSW-NB15
ToN-IoT

Experimental results

UNSW-NB15

Algorithm	Rank k	Accuracy	Precision	Recall	F1-Score	FN	Global Iteration to Converge	Time to Converge
`FedPG`	2	90.0046%	89.9895%	98.7757%	94.1781%	1.2243%	20	5.855s
`FedPE`	2	90.2172%	90.4981%	98.3897%	94.2791%	1.6103%	200	63.198s

ToN-IoT

Algorithm	Rank k	Accuracy	Precision	Recall	F1-Score	FN	Global Iteration to Converge	Time to Converge
`FedPG`	2	91.0227%	88.3039%	100.000%	93.7887%	0.0000%	20	4.551s
`FedPE`	2	91.0066%	88.2854%	100.000%	93.7783%	0.0000%	200	54.0505

Commands to run multiple experiments

Run experiments for both datasets using scripts

Run all experiments

bash all_experiments.sh


Experiments on Global Iteration


bash global_iteration_experiments_script.sh


Experiments on Local Iteration


bash local_iteration_experiments_script.sh


Experiments on Rank-k


bash rank_experiments_script.sh


Experiments on N_clients


bash clients_experiments_script.sh


Commands to run an experiment

UNSW-NB15

Experiments on Global Iteration

FedPG


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python3 main.py --algorithm FedPG --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 80 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
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FedPE


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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 150 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 180 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 190 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 20 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 20 --exp_type Local_iter
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 20 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Local_iter
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 20 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 40 --exp_type Local_iter
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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 40 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 20 --exp_type Local_iter
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 40 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Local_iter
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 40 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 40 --exp_type Local_iter
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Experiments on Rank-k

FedPG


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FedPE


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Experiments on N_clients

FedPG


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FedPE


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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 200 --dim 2 --clients 200 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type N_clients
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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 200 --dim 2 --clients 900 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type N_clients
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 200 --dim 2 --clients 1000 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type N_clients

Name	Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit LeoTungAnh Update README.md Aug 9, 2024 c49b0fd · Aug 9, 2024 History 5 Commits
FLAlgorithms	FLAlgorithms	FedPCA for Anomaly Detection in IoT Networks	May 22, 2024
abnormal_detection_data	abnormal_detection_data	FedPCA for Anomaly Detection in IoT Networks	May 22, 2024
utils	utils	FedPCA for Anomaly Detection in IoT Networks	May 22, 2024
LICENSE	LICENSE	Initial commit	May 22, 2024
README.md	README.md	Update README.md	Aug 9, 2024
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global_iteration_experiments_script.sh	global_iteration_experiments_script.sh	FedPCA for Anomaly Detection in IoT Networks	May 22, 2024
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requirements.txt	requirements.txt	FedPCA for Anomaly Detection in IoT Networks	May 22, 2024

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