检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐浩曈 刘立新[1,2] 王静宇 张晓琳[1] 王永平[1] Xu Haotong;Liu Lixin;Wang Jingyu;Zhang Xiaolin;Wang Yongping(School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science&Technology,Baotou Inner Mongolia 014017,China;School of Information,Renmin University of China,Beijing 100872,China)
机构地区:[1]内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014017 [2]中国人民大学信息学院,北京100872
出 处:《计算机应用研究》2023年第8期2258-2265,共8页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金资助项目(61662056);内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019MS06001);内蒙古高校科学研究项目(NJZY23076)。
摘 要:为了实现联邦学习中公平的收益分配,需要有一个指标来量化每个数据提供者对联合模型的贡献。针对现有的贡献评价方案存在的隐私泄露、不透明和依赖中心服务器等问题,提出一种基于区块链的透明的联邦学习贡献评价方案。首先,提出基于改进的Paillier安全聚合算法,通过联合解密避免了在模型聚合阶段对用户本地数据的推断。其次,提出一种基于用户累计提交的梯度来近似计算其贡献的方法,解决了现有贡献评估方案存在的隐私泄露问题。此外,将贡献的评估融入到区块链的共识过程中,使其评估结果具备了可审计性。最后,基于MNIST数据集进行的实验表明,所提出的方法可以有效地评估贡献。In order to achieve a fair distribution of benefits in federated learning,an indicator that quantifies the contribution of each data provider to the global model is critical.Aiming at the problems of privacy leakage,opacity and dependence on central server in existing contribution evaluation schemes,this paper proposed a transparent federated learning contribution evaluation scheme based on blockchain.Firstly,this paper proposed an improved Paillier secure aggregation algorithm,which avoided the inference of user local data in the model aggregation stage by joint decryption.Secondly,this paper proposed a method to approximate the contribution based on the gradient of user cumulative submission,which solved the problem of privacy leakage in the existing contribution evaluation scheme.In addition,it integrated the evaluation of the contribution into the consensus process of the blockchain,making the evaluation results auditable.Finally,experiments based on MNIST dataset show that the proposed method can effectively evaluate the contribution.
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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