Blockchained Federated Learning for Internet of Things: A Comprehensive Survey

要約

タイトル：IoT向けのブロックチェーンフェデレーテッドラーニング：総合調査

要約：
– ビッグデータの増加により、知能産業やスマートサービスへの需要は急速に増加している。
– この調査は、ブロックチェーンとフェデレーテッドラーニングの両方のメリットを組み合わせたブロックチェーンフェデレーテッドラーニング（BlockFL）を総合的にレビューしている。
– 著者らは、個人IoT（PIoT）、産業IoT（IIoT）、車両IoT（IoV）、ヘルスケアIoT（IoHT）の4つのIoTアプリケーションシナリオにおいて、既存のBlockFLモデルを比較している。
– 結果、BlockFLは分散型モデルトレーニングにおいて分散化と透明性の特性を持つため、安全かつ効率的な解決策になることが分かった。しかし、オーバーヘッドや互換性の問題も課題となっている。
– また、IoVの動的環境を収容する必要性や、IoHTでのアイデンティティや権限管理に関する高い要求など、各ドメインにはそれぞれ独自の課題があることも明らかになった。
– 最後に、著者らはBlockFLに利益をもたらす既存の技術を検討し、IoTアプリケーションシナリオにおいてBlockFLの選択と開発に関する決定を支援することを提供している。

要約(オリジナル)

The demand for intelligent industries and smart services based on big data is rising rapidly with the increasing digitization and intelligence of the modern world. This survey comprehensively reviews Blockchained Federated Learning (BlockFL) that joins the benefits of both Blockchain and Federated Learning to provide a secure and efficient solution for the demand. We compare the existing BlockFL models in four Internet-of-Things (IoT) application scenarios: Personal IoT (PIoT), Industrial IoT (IIoT), Internet of Vehicles (IoV), and Internet of Health Things (IoHT), with a focus on security and privacy, trust and reliability, efficiency, and data heterogeneity. Our analysis shows that the features of decentralization and transparency make BlockFL a secure and effective solution for distributed model training, while the overhead and compatibility still need further study. It also reveals the unique challenges of each domain presents unique challenges, e.g., the requirement of accommodating dynamic environments in IoV and the high demands of identity and permission management in IoHT, in addition to some common challenges identified, such as privacy, resource constraints, and data heterogeneity. Furthermore, we examine the existing technologies that can benefit BlockFL, thereby helping researchers and practitioners to make informed decisions about the selection and development of BlockFL for various IoT application scenarios.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI