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Federated Learning using Smart Contracts on Blockchains, based on Reward Driven Approach

智能合约 计算机科学 杠杆(统计) 可验证秘密共享 块链 联合学习 数学证明 过程(计算) 计算机安全 数据科学 知识管理 人工智能 操作系统 程序设计语言 集合(抽象数据类型) 几何学 数学
作者
Monik Raj Behera,Sudhir K. Upadhyay,Suresh Shetty
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:13
标识
DOI:10.48550/arxiv.2107.10243
摘要

Over the recent years, Federated machine learning continues to gain interest and momentum where there is a need to draw insights from data while preserving the data provider's privacy. However, one among other existing challenges in the adoption of federated learning has been the lack of fair, transparent and universally agreed incentivization schemes for rewarding the federated learning contributors. Smart contracts on a blockchain network provide transparent, immutable and independently verifiable proofs by all participants of the network. We leverage this open and transparent nature of smart contracts on a blockchain to define incentivization rules for the contributors, which is based on a novel scalar quantity - federated contribution. Such a smart contract based reward-driven model has the potential to revolutionize the federated learning adoption in enterprises. Our contribution is two-fold: first is to show how smart contract based blockchain can be a very natural communication channel for federated learning. Second, leveraging this infrastructure, we can show how an intuitive measure of each agents' contribution can be built and integrated with the life cycle of the training and reward process.

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