論文の概要: Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19178v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 07:08:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 17:03:08.617754
- Title: Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning
- Title（参考訳）: 分散ネットワークにおける信頼とプライバシの強化 - ブロックチェーンベースのフェデレーション学習に関する包括的調査
- Authors: Ji Liu, Chunlu Chen, Yu Li, Lin Sun, Yulun Song, Jingbo Zhou, Bo Jing, Dejing Dou,
- Abstract要約: ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.13534069758711
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While centralized servers pose a risk of being a single point of failure, decentralized approaches like blockchain offer a compelling solution by implementing a consensus mechanism among multiple entities. Merging distributed computing with cryptographic techniques, decentralized technologies introduce a novel computing paradigm. Blockchain ensures secure, transparent, and tamper-proof data management by validating and recording transactions via consensus across network nodes. Federated Learning (FL), as a distributed machine learning framework, enables participants to collaboratively train models while safeguarding data privacy by avoiding direct raw data exchange. Despite the growing interest in decentralized methods, their application in FL remains underexplored. This paper presents a thorough investigation into Blockchain-based FL (BCFL), spotlighting the synergy between blockchain's security features and FL's privacy-preserving model training capabilities. First, we present the taxonomy of BCFL from three aspects, including decentralized, separate networks, and reputation-based architectures. Then, we summarize the general architecture of BCFL systems, providing a comprehensive perspective on FL architectures informed by blockchain. Afterward, we analyze the application of BCFL in healthcare, IoT, and other privacy-sensitive areas. Finally, we identify future research directions of BCFL.
- Abstract（参考訳）: 集中型サーバは単一障害点となるリスクがあるが、ブロックチェーンのような分散化されたアプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
分散コンピューティングと暗号技術を組み合わせることで、分散技術は新たなコンピューティングパラダイムを導入する。
ブロックチェーンは、ネットワークノード間のコンセンサスによるトランザクションの検証と記録によって、セキュアで透明で、不正なデータ管理を保証する。
分散機械学習フレームワークであるフェデレートラーニング(FL)は、参加者が直接の生データ交換を避けてデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
分散化手法への関心は高まっているが、FLでの応用はいまだに未定である。
本稿では、ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能との相乗効果に注目し、ブロックチェーンベースのFL(BCFL)を徹底的に調査する。
まず、分散化されたネットワークと評価に基づくアーキテクチャの3つの側面からBCFLの分類について述べる。
次に、BCFLシステムの一般的なアーキテクチャを要約し、ブロックチェーンによって通知されるFLアーキテクチャに関する包括的な視点を提供する。
その後、医療、IoT、その他のプライバシーに敏感な分野におけるBCFLの応用を分析します。
最後に,BCFLの今後の研究方向性を明らかにする。
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