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基于聲譽(yù)的分布式聯(lián)邦學(xué)習節點(diǎn)選擇算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

青島科技大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP309.2

基金項目:

國家自然科學(xué)基金資助項目(61806107,61702135)


RBLNS: A Reputation-based Learning Nodes Selection Algorithm for Decentralized Federated Learning
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    摘要:

    由于隱私泄露的風(fēng)險越來(lái)越大,而采集的數據中的通常包含大量隱私信息,使數據的采集者不愿意共享自己的數據,造成“數據孤島”,聯(lián)邦學(xué)習能夠實(shí)現數據不離本地的數據共享,但其在多機構數據共享中還存在一些問(wèn)題,一方面中央服務(wù)器集中處理信息造成昂貴的成本,易產(chǎn)生單點(diǎn)故障,另一方面,對于多機構數據共享而言,參與節點(diǎn)中混入惡意節點(diǎn)可能影響訓練過(guò)程,導致數據隱私泄露,基于上述分析,本文提出了一種將區塊鏈和聯(lián)邦學(xué)習相結合的以實(shí)現高效節點(diǎn)選擇和通信的新的分布式聯(lián)邦學(xué)習架構,解放中央服務(wù)器,實(shí)現參與節點(diǎn)直接通信,并在此架構上提出了一種基于信譽(yù)的節點(diǎn)選擇算法方案(RBLNS),對參與節點(diǎn)進(jìn)行篩選,保證參與節點(diǎn)的隱私安全。仿真結果表明,RBLNS能夠顯著(zhù)提高模型的實(shí)驗性能。

    Abstract:

    Due to the increasing risk of privacy leakage, data collectors are reluctant to share their data private data, which leads to result in "data silos". Federated learning enables data sharing without leaving the local area, but there are still some problems. On the one hand, centralized processing of central server suffers from expensive time cost and single points of failure. On the other hand, for multi-institutional data sharing, model training might be affected by participating nodes mixed with malicious nodes, which leads to data privacy leakage. Therefore, in this paper, a new distributed federated learning architecture is proposed to combine blockchain and federated learning for efficient node selection and communication. And it enables direct communication between participation nodes instead relying on central server. Based on the proposed architecture, a reputation-based node selection algorithm scheme (RBLNS) is proposed to screen the participating nodes and ensure the privacy and security of the participating nodes. The experimental results demonstrate that our RBLNS is capable of improving model performance.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

曲靜,馮云霞.基于聲譽(yù)的分布式聯(lián)邦學(xué)習節點(diǎn)選擇算法計算機測量與控制[J].,2024,32(1):192-200.

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歷史
  • 收稿日期:2023-02-28
  • 最后修改日期:2023-04-02
  • 錄用日期:2023-04-03
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-01-29
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