摘要

本文介绍了一种基于智能合约和去中心化系统的联邦学习（Federated Learning, FL）系统，旨在增强系统的信任和可靠性。该系统通过使用去中心化架构，特别是Inter-Planetary File System (IPFS)和智能合约，确保模型参数的安全上传和更新。研究通过实验验证了该系统的可行性，特别是在处理节点故障和不同聚合方法（如FedAvg和FedProx）时的性能。

原理

该系统结合了联邦学习与区块链技术，通过智能合约在许可的以太坊类区块链上执行，确保参与者之间的参数交换遵循预定协议。IPFS提供去中心化和容错的数据存储，而智能合约则强制执行协议规则，自动化合规检查，维护联邦学习过程的完整性。这种设计不仅增强了数据安全性，还通过智能合约的自动化管理提高了系统的效率和可靠性。

流程

系统的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 管理者部署并启动联邦学习智能合约（FLSC），邀请多个合作者参与。
2. 合作者使用本地数据训练模型，并将加密的参数上传至IPFS。
3. 管理者从IPFS获取并解密参数，更新全局模型后再次上传至IPFS。
4. 合作者从IPFS获取更新后的模型参数，进行下一轮训练。 该流程通过智能合约的自动化管理，确保了模型参数的安全和有效更新。

应用

该系统特别适用于需要高度数据隐私保护的领域，如医疗诊断。通过确保数据不离开本地，同时允许跨多个数据源的模型训练，该系统为医疗健康领域的数据分析提供了新的可能性。此外，该系统的去中心化特性也适用于其他需要高度安全性和隐私保护的应用场景。