論文の概要: A Survey on Blockchain-Based Federated Learning and Data Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17338v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 23:43:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-03 13:52:42.646361
- Title: A Survey on Blockchain-Based Federated Learning and Data Privacy
- Title（参考訳）: ブロックチェーンベースのフェデレーション学習とデータプライバシに関する調査
- Authors: Bipin Chhetri, Saroj Gopali, Rukayat Olapojoye, Samin Dehbash, Akbar
Siami Namin
- Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、複数のクライアントがローカルな計算能力とモデルの伝達を活用して協力できるようにする、分散機械学習パラダイムである。
一方、フェデレーション学習は、ストレージ、転送、共有に使用されるプライバシー保護機構が欠如しているため、データ漏洩の欠点がある。
この調査は、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習アーキテクチャで採用されているさまざまなデータプライバシメカニズムのパフォーマンスとセキュリティを比較することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning is a decentralized machine learning paradigm that allows
multiple clients to collaborate by leveraging local computational power and the
models transmission. This method reduces the costs and privacy concerns
associated with centralized machine learning methods while ensuring data
privacy by distributing training data across heterogeneous devices. On the
other hand, federated learning has the drawback of data leakage due to the lack
of privacy-preserving mechanisms employed during storage, transfer, and
sharing, thus posing significant risks to data owners and suppliers. Blockchain
technology has emerged as a promising technology for offering secure
data-sharing platforms in federated learning, especially in Industrial Internet
of Things (IIoT) settings. This survey aims to compare the performance and
security of various data privacy mechanisms adopted in blockchain-based
federated learning architectures. We conduct a systematic review of existing
literature on secure data-sharing platforms for federated learning provided by
blockchain technology, providing an in-depth overview of blockchain-based
federated learning, its essential components, and discussing its principles,
and potential applications. The primary contribution of this survey paper is to
identify critical research questions and propose potential directions for
future research in blockchain-based federated learning.
- Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、複数のクライアントがローカルな計算能力とモデルの伝達を活用することでコラボレーションできる分散機械学習パラダイムである。
この手法は、不均一デバイスにトレーニングデータを分散することにより、データプライバシを確保しつつ、集中型機械学習手法に関連するコストとプライバシの懸念を軽減する。
一方で、フェデレーション学習は、ストレージ、転送、共有に使用されるプライバシ保護機構が欠如しているため、データ所有者やサプライヤにとって大きなリスクとなるため、データ漏洩の欠点がある。
ブロックチェーン技術は、特にIndustrial Internet of Things(IIoT)設定において、フェデレーションラーニングにおいてセキュアなデータ共有プラットフォームを提供するための有望な技術として登場した。
この調査は、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習アーキテクチャで採用されているさまざまなデータプライバシメカニズムのパフォーマンスとセキュリティを比較することを目的としている。
ブロックチェーン技術が提供するフェデレーション学習のためのセキュアなデータ共有プラットフォームに関する既存の文献を体系的にレビューし、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習とその必須構成要素、その原則と潜在的な応用について詳細に概観する。
本調査の主な貢献は,ブロックチェーンに基づくフェデレーション学習における重要な研究課題を特定し,今後の研究の方向性を提案することである。
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