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

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 40 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
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python3 main.py --algorithm FedPG --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 70 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
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
python3 main.py --algorithm FedPG --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 90 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 30 --exp_type Global_iter
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FedPE


python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Unsw --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 20 --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 80 --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 90 --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 120 --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 130 --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 150 --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 160 --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 170 --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 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 10 --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 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
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 20 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 50 --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 60 --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 10 --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 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
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 40 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 50 --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 60 --exp_type Local_iter
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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 80 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 100 --exp_type Local_iter

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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 140 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 80 --exp_type Local_iter
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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 140 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 100 --exp_type Local_iter

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python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 160 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 40 --exp_type Local_iter
python3 main.py --algorithm FedPE --dataset Ton --learning_rate 0.0001 --num_global_iters 160 --dim 2 --clients 20 --subusers 0.1 --local_epochs 50 --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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Latest commit History 3 Commits
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abnormal_detection_data		abnormal_detection_data
utils		utils
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
all_experiments.sh		all_experiments.sh
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local_iteration_experiments_script.sh		local_iteration_experiments_script.sh
main.py		main.py
rank_experiments_script.sh		rank_experiments_script.sh
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