基于区块链的去中心化联邦学习框架
2022-01-10 19:14:49 784KB 区块链 联邦学习
通过区块链的联邦学习及其延迟分析
2022-01-10 19:14:48 1.92MB 区块链 联邦学习
关键词:区块链技术、差分隐私、以太坊、加密、联邦学习、激励学习、物联网、可扩展、安全 主要贡献: 1)介绍数据隐私; 2)介绍联邦学习 3)介绍区块链、介绍BFL; 4)介绍联邦学习在IOT中的应用。
2022-01-10 19:14:48 540KB 区块链 联邦学习
关键词:区块链、众包(crowdsourcing)、差分隐私、联邦学习、物联网、移动边缘计算 主要贡献: 1)提出一个分层的众包联邦学习系统来建立机器学习模型,以帮助家电商提高服务质量和优化家电功能。 2)提出了一个新的标准化技术,它比批量标准化提供了更高的测试精度,同时保留了每个参与者数据的提取特征的隐私。此外,通过利用差分隐私,防止对手利用学习模型来推断客户的敏感信息。 3)基于区块链的系统通过确保所有的模型更新可追责来防止恶意模型攻击。
2022-01-10 19:14:47 1.56MB 区块链 联邦学习
Scalable and Communication-efficient Decentralized Federated Edge Learning with Multi-blockchain Framework 关键词:联邦边缘学习、区块链、梯度压缩、传输效率、安全 主要贡献: 1)设计了一个分层的区块链框架,该框架由一个主区块链和多个子链,以安全、可扩展和灵活的方式管理模型更新和模型共享记录。 2)对于模型训练子链,我们设计了一个视点一致性方案,通过允许矿工协同验证安全BFEL模型更新的质量来过滤掉不可靠的模型更新。 3)提出了一种梯度压缩方案,在不影响学习精度的情况下提高BFEL的通信效率,并通过减轻推理攻击来增强隐私保护。
2022-01-10 19:14:46 590KB 区块链 联邦学习
When Federated Learning Meets Blockchain: A New Distributed Learning Paradigm 关键词:联邦学习、区块链、隐私和安全 主要贡献: 1)引入一个新的FL框架:基于区块链的联邦学习(BC-FL),使用区块链取代中央服务器。 2)提供激励机制。
2022-01-10 19:14:46 257KB 联邦学习 区块链 隐私和安全
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