Jul, 2023

区块链在联邦学习中防御恶意行为的应用

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TL;DR提出一种基于区块链和分布式账本技术的安全可靠的联邦学习系统，该系统结合了点对点投票机制和激励 - 惩罚机制来检测和防止恶意行为，理论分析和实证分析表明，该框架抵御了客户端恶意行为。
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发现论文，激发创造
  • 使用区块链防御联邦学习中的恶意行为

    使用去中心化的基于区块链的安全可靠的 FLock 系统，采用分布式账本技术来保护数据隐私并设计了一种新增奖励和惩罚机制以检测和防止恶意客户，并提供激励以确保 FLock 系统中的模型参数上传的诚实性和模型质量

    Nov, 2022

  • 当联邦学习遇见区块链：一种新的分布式学习范式

    本文研究了基于区块链的去中心化联邦学习框架，该框架能够防止恶意客户端破坏学习过程，提供自我激励和可靠的学习环境，并将模型聚合过程完全分散化，同时解决了独特的技术问题，并提供了实验结果。

    Sep, 2020

  • 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

  • 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

  • 基于区块链的安全分散式学习

    提出了基于区块链的分布式联邦学习（BDFL），利用区块链进行分散化模型验证和审计，包括审核委员会、激励机制、信誉模型和动态网络更新协议。评估结果表明，BDFL 在存在 30％恶意客户端的系统中，通过信誉机制实现了快速模型收敛和高准确性。

    Oct, 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

  • 一个可扩展的基于区块链的联邦学习系统中的公正性、完整性和隐私保护

    本论文旨在探究如何采用区块链技术，本地差分隐私和零知识证明等前沿技术，构建一个公平、透明、保护隐私的分散式机器学习系统，以有效解决实践中的公正、完整性和隐私问题。

    Nov, 2021

  • 区块链实现安全、可靠的联邦学习

    提出了一个针对联邦学习的安全可信的区块链框架（SRB-FL），以应对由于不可靠参与设备、大量训练模型和匿名性等方面导致的挑战，建立一个基于区块链分片的安全联邦学习，确保数据可靠性、可扩展性和可信度，并引入一种激励机制提高 FL 设备的可靠性。实验表明，SRB-FL 框架高效可扩展，是实现联邦学习的一种可行解决方案。

    Jan, 2022

  • 5G 网络安全联邦学习框架

    本文提出了一种基于区块链的安全联邦学习框架，通过构建智能合约，自动执行防御策略，识别恶意攻击参与者，同时采用本地差分私有化技术，有效地防止中毒和成员推断攻击。

    May, 2020

  • 基于区块链的去中心化联邦学习毒害攻击监测

    本研究提出了一种去耦合监测和检测阶段的技术，用于监测 FL 部署中工作节点的行为，建立在基于区块链的 FL 之上，并证明了该技术可以提高网络的可扩展性、鲁棒性和时间效率。

    Sep, 2022