已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

When Federated Learning Meets Blockchain: A New Distributed Learning Paradigm

计算机科学 单点故障 块链 差别隐私 原始数据 分布式学习 联合学习 数据共享 过程(计算) 分布式计算 计算机安全 服务器 人工智能 数据挖掘 万维网 操作系统 病理 医学 程序设计语言 替代医学 教育学 心理学
作者
Chuan Ma,Jun Li,Long Shi,Ming Ding,Taotao Wang,Zhu Han,H. Vincent Poor
出处
期刊:IEEE Computational Intelligence Magazine [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:17 (3): 26-33 被引量:94
标识
DOI:10.1109/mci.2022.3180932
摘要

Motivated by the increasingly powerful computing capabilities of end-user equipment, and by the growing privacy concerns over sharing sensitive raw data, a distributed machine learning paradigm known as federated learning (FL) has emerged. By training models locally at each client and aggregating learning models at a central server, FL has the capability to avoid sharing data directly, thereby reducing privacy leakage. However, the conventional FL framework relies heavily on a single central server, and it may fail if such a server behaves maliciously. To address this single point of failure, in this work, a blockchain-assisted decentralized FL framework is investigated, which can prevent malicious clients from poisoning the learning process, and thus provides a self-motivated and reliable learning environment for clients. In this framework, the model aggregation process is fully decentralized and the tasks of training for FL and mining for blockchain are integrated into each participant. Privacy and resource-allocation issues are further investigated in the proposed framework, and a critical and unique issue inherent in the proposed framework is disclosed. In particular, a lazy client can simply duplicate models shared by other clients to reap benefits without contributing its resources to FL. To address these issues, analytical and experimental results are provided to shed light on possible solutions, i.e., adding noise to achieve local differential privacy and using pseudo-noise (PN) sequences as watermarks to detect lazy clients.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Jasper完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
可莉完成签到 ,获得积分10
1秒前
Hu发布了新的文献求助10
1秒前
爻解完成签到,获得积分10
1秒前
5秒前
5秒前
Hu完成签到,获得积分10
8秒前
yliaoyou完成签到,获得积分10
8秒前
zzzzzz完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
14秒前
Mars_1108发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
天天快乐应助称心元枫采纳,获得10
21秒前
小智发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
小小杜发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
小二郎应助xxw采纳,获得10
25秒前
26秒前
27秒前
kaka完成签到,获得积分10
27秒前
cjyyy完成签到,获得积分20
27秒前
连难胜完成签到 ,获得积分10
28秒前
俞秋烟完成签到,获得积分10
28秒前
小方发布了新的文献求助10
29秒前
31秒前
lllwy完成签到 ,获得积分10
31秒前
Orange应助周哲采纳,获得10
32秒前
Gumiano发布了新的文献求助10
33秒前
33秒前
小超人发布了新的文献求助10
33秒前
yahonyoyoyo发布了新的文献求助10
34秒前
HSA发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
JamesPei应助小智采纳,获得10
35秒前
Went完成签到,获得积分10
36秒前
科研通AI5应助yahonyoyoyo采纳,获得10
37秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976455
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520548
关于积分的说明 11203850
捐赠科研通 3257210
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798648
邀请新用户注册赠送积分活动 877835
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806539