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区块链结合联邦学习实现数据共享
隐私增强计算
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作者：vivo 互联网安全团队- Tu Daxi 随着计算力、算法和数据量的巨大发展，人工智能迎来第3次发展高潮，开始了各行业的落地探索。然而，在“大数据”兴起的同时，更多行业应用领域中是“小数据”或者质量很差的数据。“数据孤岛”现象广泛存在，例如在信息安全领域的
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在网络互联高速发展的时代，人们在体验着高科技带来便利和高效的同时，也承担着个人隐私、个人信息被泄露的风险。可能在我们不经意注册了某个平台，参与某个问卷之类的，个人的数据就被他人所用。反过来，当我们接触到了某些信息和数据后，第一时间需要确认这些
近日，冲量在线中标山大地纬数据隐私安全平台项目，共同打造业界领先的基于“区块链＋隐私计算”的数据开放平台，开创了隐私计算平台互联互通新模式。实现了多个医疗机构、保险公司、金融机构、社保部门等多方的数据进行联合运算，在医保社保报销结算、普惠金融
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分层联邦学习（HFL）在保留联邦学习（FL）隐私保护优势的同时，减轻了通信开销，具有高带宽和丰富计算资源的优点。当FL的工作人员或参数服务器不可信或恶意时，方法是使用分层联邦学习。 IEEE Access QIMEI CHEN1, (Member, IEEE), ZEHUA YOU1, JING WU1, YUNPENG LIU1, and HAO JIANG1 2022 （端边
1.初始化（Initialization） ：从预定义好的目标函数和全局梯度中随机选择参数。 2.本地模型更新（Local model update） ：终端设备根据所需的迭代次数来训练本地模型。 3.本地模型上传（Local model upload） ：矿工与终端设备进行绑定。终端设备上传本地模型参数给矿工，同时上传相
在数字化建设不断推进的过程中，数据成为了我们一笔全新的资产和财富，相应的，我们对于数据的隐私也越来越重视。 区块链利用去中心化的特点，将数据归还给用户，使得数据的价值能够释放，而区块链对于数据的加密编码机制，更是为数据的隐私提供保护 。 区块链在
FIFL: A Fair Incentive Mechanism for Federated Learning FL公平激励机制（多中心FL,无区块链） 论文资源已免费上传 1）没有与其花费的资源相匹配的奖励，设备就没有兴趣参加训练。 2）防范恶意员工——上传无意义的更新进行破坏，防范低水平与搭便车者——获得奖励大于为系统带来的
