Mar, 2022

基于区块链的联邦学习框架在车联网中的系统性文献综述

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TL;DR本研究阐述了区块链加密联邦学习方案在保护车联网数据隐私方面的应用和实现，同时提出相应的解决方案和未来研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 区块链驱动的车联网联邦学习方法

    这项研究提出了一种结合联邦学习和区块链的实用方法，用于构建一个分散化的车辆网络，以解决互联车辆系统中的数据隐私和安全问题，并展示了相比常规的分散化联邦学习技术，该方法在车辆网络的性能和安全性方面显著提升。

    Nov, 2023

  • 基于区块链的联邦学习和数据隐私调查

    本文探讨了基于区块链技术进行联邦学习的安全数据共享平台的性能和安全性，系统地回顾了现有的研究。结论是目前该领域仍有许多值得探究的问题和研究方向。

    Jun, 2023

  • 区块链联邦学习在物联网中的应用：一项综合调查

    本文全面评估了基于区块链和联邦学习的 Blockchained Federated Learning (BlockFL)，并在四个物联网应用场景中比较了现有 BlockFL 模型的安全性、隐私性、可靠性、效率和数据异构性等特征，结果表明去中心化和透明度使 BlockFL 成为分布式模型训练的安全有效解决方案，但其额外成本和兼容性仍需要进一步研究。

    May, 2023

  • 增强分布式网络中的信任和隐私：基于区块链的联邦学习的综合调查

    区块链与联邦学习的综述和展望，介绍了基于区块链的联邦学习的分类、体系结构和应用，并指出了未来研究方向。

    Mar, 2024

  • 面向物联网的协作机器学习的区块链解决方案

    本文提出了一种将增量学习矢量量化算法（XuILVQ）与以太坊区块链技术结合，以促进分布式环境中的安全高效数据共享、模型训练和原型存储的新型物联网解决方案。通过一系列实验评估我们的系统性能，展示了其在物联网环境中提高机器学习任务准确性和效率的潜力。

    Nov, 2023

  • 基于区块链的联邦学习系统中的隐私保护

    本文综述了科学界在采用区块链增强的联邦学习场景下定义隐私解决方案所做的研究工作，包括对联邦学习和区块链的背景进行全面总结，评估现有的整合架构以及确保隐私的主要攻击和可能的对策，最后回顾了应用联邦学习增强的区块链在主要应用场景中取得的成果，为学术界和工业界的从业者提供了有助于提升联邦学习性能的理论和技术，同时指出了在这个新颖且尚未充分开发的领域中的主要挑战和未来方向。

    Jan, 2024

  • 区块链赋能联邦学习：益处、挑战和解决方案

    通过整合区块链技术来提供更强的安全性、公平性和可扩展性，本文对最近关于区块链与联邦学习整合的研究进行了综述，并分析了相关的好处和挑战，同时提供了对未来研究方向的见解。

    Mar, 2024

  • FedBlockHealth：联邦学习与区块链的协同应用，增强 IoT 医疗保健数据隐私与安全

    本文提出一种新型的混合方法，将联邦学习和区块链技术相结合，为物联网医疗应用提供安全的隐私保护解决方案，保护数据隐私，保证计算效率，同时保持数据完整性和访问控制。

    Apr, 2023

  • VeryFL: 一种嵌入区块链的可验证联邦学习框架

    我们设计并开发了一个嵌入以太坊网络的基于区块链的联邦学习框架，该框架提出了一种 FL 与区块链结合的代码实践范例，并且与普通的 FL 训练任务兼容。此外，我们还提出了基于区块链的模型所有权认证架构和模型水印技术来保护模型的知识产权。这些机制在区块链上为联邦学习提供了可验证的训练、聚合和激励分配过程，并将此框架命名为 VeryFL（嵌入区块链的验证联邦学习框架）。

    Nov, 2023

  • 分散化且激励的联邦学习框架：系统文献综述

    本文系统地回顾和筛选了 422 篇文献，研究了联邦学习框架，揭示了当前研究的局限性，并提出了未来研究的方向。

    May, 2022