【摘 要】
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近些年来人们对数据隐私保护越来越重视,政府也对数据隐私保护领域逐渐开始制定一系列的规范,保护数据隐私的安全。目前,在人工智能领域通用的深度学习算法都是数据可见的,即需要获取到数据才能使用这些深度学习算法,这给数据隐私产生了极大的威胁。因此Google在2016年首次提出了联邦学习的概念。联邦学习是一种能够在不泄露用户数据的前提下训练人工智能模型的一种深度学习算法,它在保护用户数据隐私,解决数据孤岛
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近些年来人们对数据隐私保护越来越重视,政府也对数据隐私保护领域逐渐开始制定一系列的规范,保护数据隐私的安全。目前,在人工智能领域通用的深度学习算法都是数据可见的,即需要获取到数据才能使用这些深度学习算法,这给数据隐私产生了极大的威胁。因此Google在2016年首次提出了联邦学习的概念。联邦学习是一种能够在不泄露用户数据的前提下训练人工智能模型的一种深度学习算法,它在保护用户数据隐私,解决数据孤岛的问题上成果斐然。然而,常规的联邦学习是中心化的架构,这在真实的场景中面临着许多问题。比如,恶意节点攻击下常规联邦学习的安全性和鲁棒性,网络通信压力,网络带宽的利用率以及恶意数据集对联邦学习的毒害等等。因此,本论文从算法和工程两方面解决中心化联邦学习带来的问题。在算法方面,本论文基于一致性哈希算法,知识蒸馏和Ring-allreduce算法等提出了一种环形去中心化联邦学习算法（Ring Decentralized Federated Learning,RDFL）,在提高网络带宽利用率和鲁棒性,降低恶意数据集的毒害影响的同时,提升联邦学习在非独立同分布（Non-IID）数据集上的准确率。在工程方面,基于RDFL算法引入了IPFS和区块链,提出了基于区块链的去中心化联邦学习框架GFL,在降低网络通信压力的同时,提升去中心化联邦学习的安全性和鲁棒性。
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