摘要

本文介绍了一种基于联邦学习和区块链技术的可信AIoT定位系统DFLoc。该系统针对智能建筑中的室内定位需求，通过利用RF传感器和基于指纹的方法，解决了传统集中式学习系统中的隐私和安全问题，如单点故障和恶意攻击。DFLoc通过去中心化的方式，将模型分发和聚合任务从中央服务器转移到所有客户端，并通过区块链内的模型更新验证机制，增强了系统的安全性和准确性。实验结果表明，DFLoc在3D定位任务中表现出色，具有较强的抵抗单点故障和恶意攻击的能力。

原理

DFLoc系统的工作原理基于去中心化的联邦学习框架，结合区块链技术来确保系统的安全性和可靠性。在传统的联邦学习中，模型训练和聚合通常依赖于中央服务器，这容易导致单点故障和隐私泄露。DFLoc通过区块链技术，将模型的分发、训练和聚合任务分布到多个客户端，每个客户端在区块链网络中扮演不同的角色（如工人、验证者和矿工），共同参与模型的训练和验证过程。区块链的不可篡改性和去中心化特性确保了模型更新的安全性和透明性，同时通过模型验证机制，有效防止了恶意节点的攻击。

流程

DFLoc的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 全局模型下载：所有客户端从区块链下载当前的全局模型。
2. 角色分配：每个客户端被随机分配为工人、验证者或矿工。
3. 本地训练：工人客户端使用本地数据集进行模型训练，生成本地更新模型。
4. 模型验证：验证者客户端对工人的模型更新进行验证，通过投票机制决定是否接受更新。
5. 区块挖掘：矿工客户端收集验证者的投票结果，生成新的区块并广播到网络。
6. 共识选择：所有客户端根据区块链的共识机制选择合法的区块。
7. 全局模型聚合：所有客户端根据合法区块中的信息，聚合全局模型并更新区块链。

通过这一流程，DFLoc确保了模型的去中心化训练和安全更新，有效避免了单点故障和恶意攻击的影响。

应用

DFLoc系统在智能建筑、室内导航和位置服务等领域具有广泛的应用前景。随着物联网设备的普及和室内定位需求的增加，DFLoc能够提供一个安全、可靠且高效的定位解决方案。此外，DFLoc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AIoT应用场景，如智能家居、工业自动化等。