基于隐私保护联邦学习与区块链的图像分类方案
Image classification model based on privacy-preserving federated learning and blockchain
1. 上海电力大学 计算机科学与技术学院, 上海 201306
2. 杭州师范大学 浙江省密码技术重点实验室, 杭州 311121
摘要
传统的中心化图像分类方法受制于数据隐私问题和计算资源限制，无法满足实际需求。现有的联邦学习框架依赖中心服务器，存在单点故障和数据中毒攻击等安全挑战。为解决这些问题，提出了一种面向隐私保护联邦学习与区块链的图像分类方案，通过将联邦学习与区块链技术相结合，实现在分布式环境下进行图像分类任务的可靠性和安全性。图像分类模型通过联邦学习进行训练，并上传至区块链网络进行验证和共识；在分类阶段，模型通过加权组合得到最终分类结果。实验结果表明，该方案在确保用户隐私的同时提高了图像分类的准确度，为解决图像分类中的数据隐私和安全问题提供了一种有效途径，并为提高分类准确性作出了积极探索。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1936213,61872230)
浙江省密码技术重点实验室开放研究基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0246
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 区块链技术
出版页码: 356-360
文章编号: 1001-3695(2024)02-005-0356-05
发布历史
[2023-08-11] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
茆启凡, 王亮亮, 王子涵. 基于隐私保护联邦学习与区块链的图像分类方案 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 356-360. (Mao Qifan, Wang Liangliang, Wang Zihan. Image classification model based on privacy-preserving federated learning and blockchain [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 356-360. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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