区块链 联盟链是如何去中心化的 基于区块链的去中心化联邦学习算法和框架

入门知识 1周前 (08-06) 12次浏览 0个评论

【摘要】 近年来,人们越来越重视数据隐私保护,政府也逐渐开始在数据隐私保护领域制定一系列规范,保障数据隐私安全。目前,人工智能领域常见的深度学习算法都是数据可见的,即需要获取数据才能使用这些深度学习算法,这对数据隐私构成了很大威胁。因此区块链 联盟链是如何去中心化,谷歌在 2016 年首次提出了联邦学习的概念。联邦学习是一种深度学习算法,可以在不泄露用户数据的情况下训练人工智能模型。在保护用户数据隐私、解决数据孤岛问题等方面取得了显著成效。然而,传统的联邦学习是一种集中式架构,这在现实世界的场景中面临着许多问题。例如传统联邦学习在恶意节点攻击下的安全性和鲁棒性、网络通信压力、网络带宽利用率、恶意数据集对联邦学习的毒害等。算法和工程方面。在算法方面区块链 联盟链是如何去中心化,本文提出了一种基于一致性哈希算法、知识蒸馏和Ring-的环去中心化联邦学习算法(Ring,RDFL),可以提高网络带宽利用率和鲁棒性,减少恶意攻击的同时,准确率改进了非独立同分布(Non-IID)数据集上的联邦学习。在工程方面,基于RDFL算法引入IPFS和区块链,提出了一种基于区块链去中心化联邦学习框架GFL,既减轻了网络通信压力,又提高了去中心化联邦学习的安全性和鲁棒性。性别。

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