論文の概要: FBChain: A Blockchain-based Federated Learning Model with Efficiency and Secure Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00035v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 17:41:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 22:00:54.969535
• Title: FBChain: A Blockchain-based Federated Learning Model with Efficiency and Secure Communication
• Title（参考訳）: FBChain: 効率性とセキュア通信を備えたブロックチェーンベースのフェデレーション学習モデル
• Authors: Yang Li, Chunhe Xia, Wei Liu, Chen Chen, Tianbo Wang,
• Abstract要約: 本稿では、上記の2つの問題を克服するフェデレートラーニング(FBChain)モデルを提案する。 まず、ブロックチェーンの不変性を利用して、ローカルモデルパラメータのグローバルモデルとハッシュ値を格納する。 第二に、Proof of Weighted Link Speed (PoWLS)コンセンサスアルゴリズムは、より重み付きリンク速度の高いノードを包括的に選択し、グローバルモデルとパッケージブロックを集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.226878835506907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy and security in the parameter transmission process of federated learning are currently among the most prominent concerns. However, there are two thorny problems caused by unprotected communication methods: "parameter-leakage" and "inefficient-communication". This article proposes Blockchain-based Federated Learning (FBChain) model for federated learning parameter communication to overcome the above two problems. First, we utilize the immutability of blockchain to store the global model and hash value of local model parameters in case of tampering during the communication process, protect data privacy by encrypting parameters, and verify data consistency by comparing the hash values of local parameters, thus addressing the "parameter-leakage" problem. Second, the Proof of Weighted Link Speed (PoWLS) consensus algorithm comprehensively selects nodes with the higher weighted link speed to aggregate global model and package blocks, thereby solving the "inefficient-communication" problem. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed FBChain model and its ability to improve model communication efficiency in federated learning.
• Abstract（参考訳）: 連合学習のパラメータ伝達プロセスにおけるプライバシとセキュリティは、現在最も顕著な懸念事項である。 しかし、保護されていない通信方法によって引き起こされる悪質な問題は、"parameter-leakage" と "in efficient-communication" の2つある。 本稿では、上記の2つの問題を克服するために、フェデレートラーニングパラメーター通信のためのブロックチェーンベースのフェデレーションラーニング(FBChain)モデルを提案する。 まず、ブロックチェーンの不変性を利用して、通信プロセス中の改ざん時にローカルモデルパラメータのグローバルモデルとハッシュ値を格納し、パラメータを暗号化することでデータのプライバシを保護し、ローカルパラメータのハッシュ値を比較してデータの一貫性を検証する。 第二に、Proof of Weighted Link Speed (PoWLS)コンセンサスアルゴリズムは、より高重み付きリンク速度のノードを包括的に選択し、グローバルモデルとパッケージブロックを集約し、「非効率通信」問題を解く。 実験により,FBChainモデルの有効性と,フェデレート学習におけるモデル通信効率を向上させる能力を示す。

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