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基于区块链的联邦学习模型共享协议及加密传输安全机制研究1

基于区块链的联邦学习模型共享协议及加密传输安全机制研

究

1.研究背景与意义

1.1联邦学习的发展历程

联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在解决数据隐私保护和数据孤岛问题。其

发展历程可以划分为以下几个阶段：

•早期探索阶段（2010-2016年）：联邦学习的概念初步萌芽。在此期间，一些研

究开始关注分布式机器学习中的数据隐私问题，但尚未形成系统的联邦学习框架。

例如，2012年，Google在分布式机器学习领域的一些研究为联邦学习的发展奠定

了基础，但当时的研究重点更多在于算法的分布式实现，而非隐私保护。

•初步形成阶段（2016-2019年）：2016年，Google正式提出联邦学习的概念，标

志着联邦学习的诞生。Google的联邦学习框架主要应用于移动设备端，通过在设

备本地进行模型训练，避免了用户数据上传到云端，从而保护了用户隐私。此后，

学术界和工业界开始广泛关注联邦学习，相关研究逐渐增多。到2019年，联邦学

习的研究逐渐深入，一些改进的联邦学习算法被提出，如FedAvg算法，它通过

优化模型更新的聚合方式，提高了联邦学习的效率和效果。

•快速发展阶段（2019年至今）：随着人工智能和大数据技术的快速发展，联邦学

习的应用场景不断拓展。从最初的移动设备端应用，逐渐扩展到物联网、医疗、金

融等多个领域。例如，在医疗领域，联邦学习被用于多医院之间的医疗数据共享

和模型训练，解决了医疗数据隐私保护和数据孤岛问题。同时，联邦学习的理论

研究也不断深化，包括对模型收敛性、隐私保护机制等方面的深入探讨。此外，一

些开源的联邦学习框架和平台也相继推出，如FATE（FederatedAITechnology

Enabler）等，为联邦学习的研究和应用提供了便利。

1.2区块链技术在数据安全中的作用

区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明性等特点，在数据安全领域发挥着重要

作用：

•数据不可篡改：区块链采用分布式账本技术，数据一旦写入区块链，就无法被篡

改。这一特性可以有效防止数据被恶意篡改，确保数据的真实性和完整性。例如，

1.研究背景与意义2

在金融交易中，区块链可以记录每一笔交易的详细信息，任何试图篡改交易记录

的行为都会被区块链网络检测到，从而保证了金融交易的安全性。

•去中心化信任机制：区块链通过共识机制和加密技术，消除了对中心化机构的依

赖，建立了去中心化的信任机制。在数据共享场景中，参与方之间无需相互信任，

只需信任区块链网络，就可以安全地共享数据。例如，在供应链管理中，区块链

可以记录商品的生产、运输、销售等各个环节的信息，供应链中的各个参与方可

以通过区块链网络验证商品信息的真实性，而无需依赖某个中心化的机构。

•数据隐私保护：区块链的加密技术可以对数据进行加密处理，只有授权的用户才

能解密和访问数据。同时，区块链的零知识证明等技术可以在不泄露数据具体内

容的情况下，验证数据的真实性和有效性。例如，在医疗数据共享中，患者的医

疗数据可以通过区块链进行加密存储，只有经过患者授权的医疗机构才能访问和

使用这些数据，从而保护了患者的。

隐私-数据溯源：区块链的每一笔交易都有时间戳和交易记录，可以实现数据的溯

源。在数据共享和交易过程中，通过区块链可以追溯数据的来源、流向和使用情况，便

于监管和审计。例如，在食品溯源领域，区块链可以记录食品从生产到销售的全过程信

息，消费者可以通过扫描二维码等方式查询食品的来源和质量信息，一旦出现食品安全

问题，也可以通过区块链快速追溯问题的源头。

1.3研究的必要性

随着人工智能和大数据技术的广泛应用，数据隐私保护和数据孤岛问题日益突出。

联邦学习作为一种有效的解决方