FedJudge: Blockchain-based full-lifecycle trustworthy federated learning incentive mechanism

计算机科学 激励 智能合约 块链 可扩展性 可靠性 计算机安全 Byzantine容错 可信计算 分布式计算 容错 数据库 经济 微观经济学 政治学 法学
作者
Jiuzheng Wang,Ruilin Zhang,Xinyi Li,Hao Yin
标识
DOI:10.1109/trustcom60117.2023.00066
摘要

In the realm of federated learning systems, establishing fair and trustworthy incentive mechanisms stands as a pivotal challenge. Unlike conventional distributed machine learning, federated learning operates within a decentralized client cluster, where participants meticulously assess incentives and costs before opting to engage. This paper introduces FedJudge, a novel Blockchain-based incentive mechanism that ensures trustworthiness throughout the complete lifecycle of federated learning. To address the issue of evaluating clients' contributions to the federated model, we adapt the Shapley value algorithm from game theory, resulting in FedShapley. This framework impartially and credibly quantifies the marginal impact of each client on the federated model's advancement. To ensure objectivity, credibility, and scalability in the FedShapley computation process, we propose FedShapleyPMC—a trusted parallel algorithm harnessing smart contract technology on the blockchain. Furthermore, we implement an automated payment allocation system based on a cryptographic token infrastructure on the blockchain. This implementation guarantees a trustworthy incentive mechanism throughout the federated learning process. Through empirical validation and analysis on authentic datasets, we demonstrate that FedJudge significantly enhances Byzantine fault tolerance while concurrently reducing computation and communication complexities. These advancements are achieved without compromising the robust privacy and security safe-guards.
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