基于多级代理许可区块链的联邦边缘学习模型

作     者：葛丽娜 栗海澳 王捷 GE Li’na;LI Haiao;WANG Jie

作者机构：广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006 广西民族大学网络通信工程重点实验室广西南宁530006 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2024年第45卷第4期

页      面：201-215页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61862007) 广西自然科学基金资助项目(No.2020GXNSFBA297103) 

主　　题：联邦学习 区块链 数据安全 隐私保护 边缘计算 

摘      要：针对零信任边缘计算环境下联邦学习面临的隐私安全及学习效率低等问题,提出了一种边缘计算中基于多级代理许可区块链的联邦学习模型,设计多级代理许可区块链构建联邦边缘学习可信底层环境,实现分层模型聚合方案缓解模型训练压力,利用秘密共享和差分隐私设计混合策略增强模型隐私。针对边缘客户端可信度为零或极差的问题,设计了基于信誉验证的联邦任务节点选择算法,将正向训练样本及本地模型作为信誉奖励,完善安全验证方案,进一步保证模型抵御恶意敌手攻击的有效性。实验结果表明,在40%恶意敌手的攻击下,相较于现有的先进方案,所提方案准确率提升了10%,以较高的模型准确率实现了较高的隐私安全。