論文の概要: Trust and Resilience in Federated Learning Through Smart Contracts Enabled Decentralized Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06862v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 13:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 17:57:30.799493
• Title: Trust and Resilience in Federated Learning Through Smart Contracts Enabled Decentralized Systems
• Title（参考訳）: 分散システムを実現するスマートコントラクトによるフェデレーション学習における信頼とレジリエンス
• Authors: Lorenzo Cassano, Jacopo D'Abramo, Siraj Munir, Stefano Ferretti,
• Abstract要約: 本稿では,信頼の確保と信頼性向上を目的とした分散型アーキテクチャを基盤とした,連邦学習(FL)システムについて検討する。 このシステムは、FLコラボレータが(暗号化された)モデルのパラメータをIPFS(Inter-Planetary File System)にアップロードし、その動作を追跡するために専用のスマートコントラクトと対話するという考え方に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9874264019909984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a study of a Federated Learning (FL) system, based on the use of decentralized architectures to ensure trust and increase reliability. The system is based on the idea that the FL collaborators upload the (ciphered) model parameters on the Inter-Planetary File System (IPFS) and interact with a dedicated smart contract to track their behavior. Thank to this smart contract, the phases of parameter updates are managed efficiently, thereby strengthening data security. We have carried out an experimental study that exploits two different methods of weight aggregation, i.e., a classic averaging scheme and a federated proximal aggregation. The results confirm the feasibility of the proposal.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,信頼性の確保と信頼性向上を目的とした分散型アーキテクチャを用いた,連邦学習(FL)システムについて検討する。 このシステムは、FLコラボレータが(暗号化された)モデルのパラメータをIPFS(Inter-Planetary File System)にアップロードし、その動作を追跡するために専用のスマートコントラクトと対話するという考え方に基づいている。 このスマートコントラクトのおかげで、パラメータ更新のフェーズは効率的に管理され、データセキュリティが強化される。 我々は,古典的平均化法と連合的近位アグリゲーションという,2つの異なるウェイトアグリゲーション手法を利用する実験を行った。 結果は提案の実現可能性を確認した。

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