DS2PM: A Data-Sharing Privacy Protection Model Based on Blockchain and Federated Learning

块链 计算机科学 数据共享 计算机安全 信息隐私 数据建模 隐私保护 互联网隐私 计算机网络 数据库 医学 病理 替代医学
作者
Yanru Chen,Jingpeng Li,Fan Wang,Kaifeng Yue,Yang Li,Bin Xing,Lei Zhang,Liangyin Chen
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10 (14): 12112-12125 被引量:31
标识
DOI:10.1109/jiot.2021.3134755
摘要

With the development of big data and blockchain, an increasing number of scholars have begun to study blockchain for data sharing. By studying data sharing models that are based on blockchain, we find that almost all of them have the following problems: 1) it is difficult to protect the privacy and integrity of users' data, along with users' data ownership; 2) the storage burden of blockchain is heavy, and blockchain lacks a mechanism for dealing with data with diverse types and inconsistent formats; and 3) the consensus mechanism has low fairness or low efficiency. Therefore, we propose a data-sharing privacy protection model (DS2PM) that is based on blockchain and a federated learning mechanism for solving these problems. The safety analysis and experimental results show that the DS2PM outperforms the previously established schemes.
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