論文の概要: Blockchain-empowered Federated Learning: Benefits, Challenges, and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00873v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 09:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:43:30.994798
• Title: Blockchain-empowered Federated Learning: Benefits, Challenges, and Solutions
• Title（参考訳）: ブロックチェーンを活用したフェデレーションラーニング - メリット、課題、解決策
• Authors: Zeju Cai, Jianguo Chen, Yuting Fan, Zibin Zheng, Keqin Li,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアント上でモデルをトレーニングし、パラメータサーバ上でそれらを集約することによって、ユーザのデータプライバシを保護する分散機械学習アプローチである。 プライバシーの保護には有効だが、FLシステムは単一障害点、インセンティブの欠如、セキュリティの不十分といった制限に直面している。 これらの課題に対処するため、ブロックチェーン技術はFLシステムに統合され、より強力なセキュリティ、公正性、スケーラビリティを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.18229828293164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a distributed machine learning approach that protects user data privacy by training models locally on clients and aggregating them on a parameter server. While effective at preserving privacy, FL systems face limitations such as single points of failure, lack of incentives, and inadequate security. To address these challenges, blockchain technology is integrated into FL systems to provide stronger security, fairness, and scalability. However, blockchain-empowered FL (BC-FL) systems introduce additional demands on network, computing, and storage resources. This survey provides a comprehensive review of recent research on BC-FL systems, analyzing the benefits and challenges associated with blockchain integration. We explore why blockchain is applicable to FL, how it can be implemented, and the challenges and existing solutions for its integration. Additionally, we offer insights on future research directions for the BC-FL system.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアント上でモデルをトレーニングし、パラメータサーバ上でそれらを集約することによって、ユーザのデータプライバシを保護する分散機械学習アプローチである。 プライバシーの保護には有効だが、FLシステムは単一障害点、インセンティブの欠如、セキュリティの不十分といった制限に直面している。 これらの課題に対処するため、ブロックチェーン技術はFLシステムに統合され、より強力なセキュリティ、公正性、スケーラビリティを提供する。 しかしながら、ブロックチェーンを利用したFL(BC-FL)システムは、ネットワーク、コンピューティング、ストレージリソースにさらなる要求をもたらす。 この調査は、BC-FLシステムに関する最近の調査を包括的にレビューし、ブロックチェーン統合に関連するメリットと課題を分析します。 ブロックチェーンがFLに適用可能な理由、実装方法、その統合における課題と既存のソリューションについて検討する。 さらに,BC-FLシステムの今後の研究方向性について考察する。

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