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题名基于区块链辅助的半中心化联邦学习框架
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作者
施宏建
马汝辉
张卫山
管海兵
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机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
上海市可扩展计算与系统重点实验室(上海交通大学)
中国石油大学(华东)青岛软件学院、计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期2567-2582,共16页
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基金
无锡物联网创新促进中心物联网专项课题(2022SP-T13-C)
中国航天科技集团有限公司第八研究院产学研合作基金资助项目(USCAST2022-17)。
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文摘
随着网络技术的发展,如何构建可信任的新一代信息管理系统成为了必要需求,区块链技术提供了去中心化、透明、不可篡改的可信分布式底座.随着人工智能技术的发展,网络数据计算领域出现了数据孤岛问题,各开发者之间的不信任导致难以联合利用各方数据进行协同训练,联邦学习虽然提供了数据隐私性保障,但是服务器端安全性仍存在隐患.传统方法通过将联邦学习框架中的服务器端替换为区块链系统以提供不可篡改的全局模型数据库,但是这种方式并未利用物联网场景中所有可用网络连接,并缺少了针对联邦学习任务的区块结构设计.提出了基于区块链辅助的半中心化联邦学习框架,从物联网场景需求出发,构建了半中心化的物联网场景,利用了所有可信的网络连接以支撑联邦学习任务,同时通过区块链技术为不可信、距离远的客户端之间构建了不可篡改的模型库,相比传统区块链联邦学习框架有更小的通信开销和更好的普适性.所提框架包含两大设计,半中心化的联邦学习框架通过客户端之间的可信连接减少聚合所带来的通信开销,并通过区块链存储客户端模型以便于距离较远或者相互不可信的客户端进行聚合;设计了针对联邦学习任务的区块链区块,使区块链能够支持底层联邦学习训练的需求.实验证明所提框架在多个数据集上相比传统联邦学习算法有至少8%的准确率提升,并大幅度减少了客户端之间相互等待带来的通信开销,为实际场景下的区块链联邦学习系统部署提供了指导.
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关键词
物联网
区块链系统
联邦学习
半中心化架构
模型聚合
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Keywords
Internet of things
blockchain system
federated learning
semi-centralized structure
model aggregation
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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