基于区块链的隐私保护可信联邦学习模型

基于联邦学习的智能边缘计算在物联网领域有广泛的应用前景.联邦学习是一种将数据存储在参与节点本地的分布式机器学习框架,可以有效保护智能边缘节点的数据隐私.现有的联邦学习通常将模型训练的中间参数上传至参数服务器实现模型聚合,此过程存在两方面问题:一是中间参数的隐私泄露,现有的隐私保护方案通常采用差分隐私给中间参数增加噪声,但过度加噪会降低聚合模型质量;另一方面,节点的自利性与完全自治化的训练过程可能导致恶意节点上传虚假参数或低质量模型,影响聚合过程与模型质量.基于此,本文将联邦学习中心化的参数服务器构建为去中心化的参数聚合链,利用区块链记录模型训练过程的中间参数作为证据,并激励协作节点进行模型参数验证,惩罚上传虚假参数或低质量模型的参与节点,以约束其自利性.此外,将模型质量作为评估依据,实现中间参数隐私噪声的动态调整以及自适应的模型聚合.原型搭建和仿真实验验证了模型的实用性,证实本模型不仅能增强联邦学习参与节点间的互信,而且能防止中间参数隐私泄露,从而实现隐私保护增强的可信联邦学习模型.

区块链关键技术及其应用研究进展

区块链采用密码学、共识算法、点对点通讯等技术构建了分布式的信任基础,实现链上数据的防篡改和可追溯等功能。区块链技术是金融科技领域的重要技术创新,已在数据共享、电子存证、消息溯源等领域应用,与此同时大规模节点通讯引发的性能和可扩展性等问题也限制了区块链应用的进一步发展。本文从区块链基本概念入手,分别对区块链中的关键技术,包括密码学与分布式账本、共识机制、智能合约、可扩展性技术等进行详细分析;介绍了区块链技术的主要应用,并指出区块链技术发展和应用中面临的挑战。

基于区块链和贝叶斯博弈的联邦学习激励机制

联邦学习通过聚合多方本地模型成为数据共享的新模式.现有的联邦学习激励机制有效缓解了完全信息下的数据供给不足问题,但仍面临搭便车、不公平、不可信等挑战.为此,本文提出了一种基于区块链和贝叶斯博弈(Bayesian game)的不完全信息联邦学习激励机制,通过量化数据供给方的成本效用与数据需求方的支付报酬对数据交易过程建模,采用沙普利值(Shapley value)实现了数据供给方报酬分配的公平性.在交易模型中考虑到参与个体的异质性与隐私保护,将数据供给方的资源配置策略构建为不完全信息的贝叶斯博弈模型,通过优化本地模型训练策略实现对数据供给方的激励作用.本文进一步分析了激励机制的有效性与行动策略的可信性,提出一种隐私保护的贝叶斯博弈行动策略共识算法(privacy-preserving Bayesian game action strategy consensus algorithm,PPBG-AC),该算法使数据供给方在基于区块链的数据交易平台下实现了贝叶斯纳什均衡.方案对比与理论分析表明本文提出的不完全信息联邦学习激励机制保障了数据供给方利益分配的公平性与资源配置的可信性,基于实际公开数据集的仿真实验与性能评估验证了激励机制的有效性.