Jan, 2024
PPBFL：一种基于区块链的隐私保护联邦学习模型
PPBFL: A Privacy Protected Blockchain-based Federated Learning Model
Yang Li, Chunhe Xia, Wanshuang Lin, Tianbo Wang
TL;DR利用区块链和差分隐私技术，提出一种隐私保护的基于区块链的联邦学习模型（PPBFL），以增强联邦学习的安全性并促进节点在模型训练中的积极参与。通过将模型参数存储在 IPFS 中，区块链确保模型参数不会被篡改，并同时采用一种新颖的自适应差分隐私添加算法来保护本地模型和全局模型的隐私，以防止大量本地模型对全局模型安全性的影响。此外，引入了一种新的混合交易机制，以更好地保护本地训练客户的身份隐私。安全分析和实验结果表明，PPBFL 在模型性能和安全性方面优于基线方法。