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题名FL_Raft:基于联邦学习模型的选举共识方案
被引量:1
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作者
荣宝俊
郑朝晖
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学网络空间安全工程实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第11期364-373,共10页
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基金
江苏省高校自然科学研究项目(19KJA550002)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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文摘
针对异构集群中Raft共识算法的投票分裂和领导者频繁更换造成的吞吐量低、共识时延高和安全性低等问题,提出了一种基于联邦学习模型的Raft选举共识方案FL_Raft。首先,联邦学习聚合运行于每轮领导者迭代后,调用节点的本地特征数据,通过联邦学习训练模型筛选高性能节点组;其次,建立基于行为的权益计算模型,对集群中每个节点的权益值进行动态调整;最后,建立权益选举模型,由队列选举准领导者节点,选取出的节点经全体节点投票选举后成为最终领导者节点。实验结果表明,在保证各节点数据隐私性的前提下,相比Raft,FL_Raft的选举时延降低了50%,领导者可靠性达到95%以上,共识时延缩短了20%,吞吐量提高了13%。FL_Raft共识算法保证了选举的效率和安全,提高了集群的稳定性和领导者的可用性。
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关键词
共识算法
联邦学习
模型选举
数据隐私
异构集群
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Keywords
Consensus algorithm
Federal learning
Model election
Data privacy
Heterogeneous cluster
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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