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联邦学习系统中基于分布式账本的节点身份认证协议研究与实验1

联邦学习系统中基于分布式账本的节点身份认证协议研究与

实验

1.研究背景与意义

1.1联邦学习系统概述

联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私的同时，让多个参与方共

同训练机器学习模型。与传统的集中式机器学习方法不同，联邦学习不需要将数据集中

存储，而是让数据保留在各个参与方本地，通过加密通信等方式在参与方之间共享模型

更新信息，从而实现模型的联合训练。这种机制有效解决了数据隐私和安全问题，使得

不同机构之间能够在不共享原始数据的情况下进行协作学习。

•应用场景：联邦学习广泛应用于金融、医疗、物联网等领域。在金融领域，不同

银行可以联合训练反欺诈模型，而无需共享客户数据；在医疗领域，医院之间可

以共享医学影像数据用于疾病诊断模型的训练，同时保护患者的隐私。

•技术优势：联邦学习能够有效保护数据隐私，减少数据泄露风险。同时，它还能

够充分利用分散的数据资源，提高模型的泛化能力和准确性。此外，联邦学习还

具有良好的可扩展性，能够支持大规模的分布式训练。

•发展现状：近年来，联邦学习得到了学术界和工业界的广泛关注。许多研究机构

和企业都在积极开展联邦学习相关的研究和应用开发。例如，谷歌在2016年首次

提出了联邦学习的概念，并将其应用于移动设备上的机器学习模型训练。国内的

阿里巴巴、腾讯等企业也在积极探索联邦学习在金融、电商等领域的应用。

1.2分布式账本技术简介

分布式账本技术（DLT）是一种去中心化的数据存储和管理技术，通过在多个节点

上同步和共享账本数据，实现数据的不可篡改和透明性。区块链是分布式账本技术的典

型代表，它通过加密技术、共识机制等手段，确保账本数据的安全性和一致性。

•技术原理：分布式账本技术的核心是通过加密算法对数据进行加密处理，并通过

共识机制在多个节点上达成数据一致性。每个节点都保存着完整的账本数据副本，

当有新的数据写入时，需要经过一定数量的节点验证和确认后才能被记录到账本

中。这种去中心化的数据存储方式，使得数据难以被篡改，提高了数据的安全性

和可信度。

1.研究背景与意义2

•应用场景：分布式账本技术在金融、供应链管理、物联网等领域具有广泛的应用

前景。在金融领域，可以用于数字货币、跨境支付、证券交易等场景，提高金融

交易的效率和安全性；在供应链管理中，可以实现商品的溯源和供应链的可视化，

提高供应链的透明度和可信度；在物联网领域，可以用于设备身份认证、数据共

享等场景，保障物联网设备的安全和数据的可信性。

•发展现状：分布式账本技术近年来发展迅速，区块链技术已经成为金融科技领域

的热点研究方向。许多国家和企业都在积极探索区块链技术的应用和推广。例如，

中国的央行数字货币（DCEP）就是基于分布式账本技术的一种创新应用。同时，

以太坊等区块链平台也在不断发展和完善，为分布式应用的开发提供了强大的技

术支持。

1.3节点身份认证的重要性

在联邦学习系统中，节点身份认证是确保系统安全性和可信度的关键环节。由于联

邦学习涉及多个参与方之间的协作，每个参与方都需要被准确地识别和验证，以防止恶

意节点的入侵和数据篡改。

•安全风险：如果节点身份认证机制不完善，恶意节点可能会伪装成合法节点加入

联邦学习系统，篡改模型更新信息，导致模型训练结果的不准确，甚至可能泄露

其他参与方的数据隐私。此外，恶意节点还可能通过拒绝服务攻击等方式干扰系

统的正常运行。

•认证机制：目前，常见的节点身份认证方法包括基于密码学的认证、基于生物特

征的认证、基于硬件令牌的认证等。在联邦学习系统中，通常采用基于密码学的

认证方法，通过数字证书、数字签名等技术对节点身份进行验证。例如，可以使

用公钥基础设施（PKI）为每个节点颁发数字证书，节点在通信过程中通过数字

签