基于区块链的联邦学习研究进展

基于区块链的联邦学习研究进展基于区块链的联邦学习研究进展摘要:随着技术进步和数据的快速增长，联邦学习作为一种新型的机器学习方法被广泛应用。然而，当前的联邦学习存在数据隐私和安全性的挑战。为了解决这些问

基于区块链的联邦学习研究进展 基于区块链的联邦学习研究进展 : 摘要 随着技术进步和数据的快速增长，联邦学习作为一种新型的机器学 习方法被广泛应用。然而，当前的联邦学习存在数据隐私和安全性的挑 战。为了解决这些问题，研究者开始探索基于区块链的联邦学习方法。 本文对基于区块链的联邦学习的研究进展进行综述，并分析了其优势和 挑战。最后，我们展望了未来基于区块链的联邦学习的发展方向。 1. 引言 联邦学习是一种去中心化的机器学习方法，其中多个参与方共同训 练模型，而无需将原始数据共享给中心服务器。这种方法可以有效解决 数据隐私和安全性的问题，但也面临着模型通信和聚合的困难。 2. 区块链技术的概述 区块链是一种去中心化的分布式账本技术，通过密码学和共识算法 保证数据的安全性和一致性。区块链的特点使得它可以与联邦学习结 合，从而解决数据隐私和安全性的问题。 3. 基于区块链的联邦学习方法 基于区块链的联邦学习方法将区块链技术与联邦学习相结合，可以 实现安全的模型聚合和模型校验。这些方法可以分为两种类型：基于链 上计算和基于链下计算。 3.1 基于链上计算的方法 基于链上计算的方法将模型参数存储在区块链上，并使用智能合约 来协调模型的更新和聚合。这种方法确保了模型训练过程的可信度和安 全性，但由于链上计算的限制，可能会导致计算效率较低。