采用本文所提出的基于区块链的联邦学习架构,每个核心网的实体可以在其内部运行联邦学习算法,仅将所学习的本地模型发送给NWDAF功能实体,从而在保护数据安全的同时,提升网络的性能表现。 3.3总结与挑战 本节探讨了将区块链与联邦学习互补融合的可能性,并介绍了一种基于区块链的联邦学习架构及技术方案。在此方案中,通过...
隐私计算技术可分为安全多方计算、联邦学习和机密计算等。 (1) 安全多方计算 旨在解决一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同布局问题,为数据需求方提供不泄露原始数据前提下的多方协同计算能力。 安全多方计算(SMPC 或 MPC)最初由图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智教授在1982 年通过百万富翁问题提出,主要针对无可...
前言:联邦学习(Federated Learning)是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算节点之间开展高效率的机器学习的一种新兴人工智能基础技术,与分布式机器学习不同的是联邦学习需要一种去中心化分布系统来保证用户的隐私安全,在保障数据安全和交换、训练效率前提下...
基于上述背景提出联邦学习(FL)通过协调多个移动设备联合训练AI模型,而无需泄露本地的数据。 为了提高安全性和联邦学习的可扩展性,区块链的分布式账本技术可以很好的代替联邦学习的中心服务器。特别当blockchain和FL结合形成的新范式FLchain,可以转换MEC网络成为分布式的,安全和隐私增强的系统。本文总结了MEC网络中的FLchain...
联邦学习的模型参数可以存储在区块链中,保证了模型参数的安全性与可靠性。 (3)区块链提供数据安全共享机制 通过区块链的分布式账本特性,天然保证了联邦学习中多个参与方之间的模型参数数据一致性、模型参数数据同步与共享是安全的、可信的,保证交互的模型参数数据透明、可追溯、防篡改防伪造。
4.2 区块链联邦学习中的激励机制:在区块链中,激励机制对于确保参与者的诚实至关重要。在公共链上的联邦学习中,激励机制是鼓励诚实贡献和惩罚不诚实行为的关键。确定参与者的诚实性并比较贡献是具有挑战性的。 5. BCFL的应用 1)物联网:在物联网中,BCFL方案优先考虑隐私、资源分配、通信效率和故障检测。
联邦学习(Federated learning)是近年来兴起的分布式机器学习新范式, 可以实现各个机构的私有数据不出本地, 在不披露底层原始数据或其加密形态数据的前提下, 通过迭代式交换和更新加密参数的方式共建一个虚拟的全局模型. 由于数据本身不移动, 有效降低了隐私泄露和数据合规风险, 因此联邦学习近年来获得了广泛和深入的研究...
进一步来讲，微美全息基于区块链的异步联邦学习框架在医疗、金融、智能制造等多个领域也展现出了广阔的应用前景，例如，在医疗健康领域，医院和研究机构可以利用基于区块链的异步联邦学习框架共享病历数据，同时保护患者隐私。在智能制造领域，工业设备制造商可以借助基于区块链的异步联邦学习框架优化生产流程，实现预测性维护...
(3)整合了差分隐私和联邦学习以进一步保护数据隐私; 数据分享结构 方案的数据分享结构由两部分组成: (1)许可链模块(permissionedblockchainmodule),许可链是区块链的一种;工业物联网中的终端设备作为区块链的节点,但由于大部分终端设备存储资源和计算资源有限,因此完整的区块链只保存在资源充足的超级节点(supernodes)中...
📊区块链,一种去中心化的分布式账本,以其安全性、透明性、可追溯性和不可篡改性而闻名。每个区块都包含前一个区块的哈希值、时间戳和数据。🔍🤝联邦学习,作为一种分布式系统,旨在保护数据隐私的同时进行机器学习。将区块链与联邦学习结合,可以为信息交流和储存提供天然的安全保障。🛡️💡...