基于区块链的联邦学习技术综述
Review of blockchain-based federated learning
1. 北京外国语大学 a. 网络教育学院; b. 人工智能与人类语言重点实验室, 北京 100089
2. 北京智源人工智能研究院, 北京 100084
摘要
联邦学习与区块链在应用领域、架构特点、隐私保护机制等方面具有很强的共性、互补性和契合度，近年来，一些研究与应用将两种技术结合起来，在数据隐私保护强度、数据共享激励机制、计算性能等方面取得了不少进展。为了帮助研究者掌握联邦学习结合区块链的最新研究成果与发展方向，对基于区块链的联邦学习进行了综述。首先，介绍了联邦学习技术的相关研究和存在的不足；其次，详细讨论了当前基于区块链的联邦学习的相关研究，重点从架构特点、资源分配、安全机制、激励机制等方面进行了分析；最后，总结了基于区块链的联邦学习应用在人工智能领域的未来发展趋势和需要关注的问题。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2020AAA0105200)
国家自然科学基金资助项目(61806111)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0094
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 3222-3230
文章编号: 1001-3695(2021)11-003-3222-09
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
李凌霄, 袁莎, 金银玉. 基于区块链的联邦学习技术综述 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3222-3230. (Li Lingxiao, Yuan Sha, Jin Yinyu. Review of blockchain-based federated learning [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3222-3230. )
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。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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