Blockchain-Enabled Federated Learning: A Reference Architecture Design, Implementation, and Verification

要約

このペーパーでは、フェデレーテッド ラーニングとブロックチェーン テクノロジーの長所を融合した最先端のアプローチである、ブロックチェーン対応フェデレーテッド ラーニング (BCFL) の革新的なリファレンス アーキテクチャを紹介します。
これにより、データのプライバシーとユーザーが制御する ID を尊重する、分散型の協調的な機械学習システムが実現します。
私たちのアーキテクチャは、分散型識別子 (DID) ベースの認証システムを戦略的に採用しており、参加者が認証し、ブロックチェーンに記録されている自己主権 DID を使用してフェデレーテッド ラーニング プラットフォームに安全にアクセスできるようにします。
スマート コントラクトの実行を通じて堅牢なセキュリティと効率的な分散化を確保することは、私たちのアプローチの重要な側面です。
さらに、当社の BCFL リファレンス アーキテクチャは、特定の要件やユースケースに応じてさまざまな追加要素の統合に対応する大幅な拡張性を提供し、それによって広範な BCFL アプリケーションに適応可能なソリューションを提供します。
参加者は、ブロックチェーンに安全に記録される自己主権 DID を使用して認証を行い、フェデレーテッド ラーニング プラットフォームに安全にアクセスできます。
この研究の極めて重要な貢献は、現実的な BCFL リファレンス アーキテクチャの実装と検証に成功し、この分野で重要なマイルストーンとなったことです。
私たちは間もなくソース コードを一般公開し、コミュニティ内でのさらなる進歩と適応を促進する予定です。
この研究は、現在の文献にある重大なギャップを埋めるだけでなく、BCFL の領域における将来の探索のための強固な基盤を築きます。

要約(オリジナル)

This paper presents an innovative reference architecture for blockchain-enabled federated learning (BCFL), a state-of-the-art approach that amalgamates the strengths of federated learning and blockchain technology. This results in a decentralized, collaborative machine learning system that respects data privacy and user-controlled identity. Our architecture strategically employs a decentralized identifier (DID)-based authentication system, allowing participants to authenticate and then gain access to the federated learning platform securely using their self-sovereign DIDs, which are recorded on the blockchain. Ensuring robust security and efficient decentralization through the execution of smart contracts is a key aspect of our approach. Moreover, our BCFL reference architecture provides significant extensibility, accommodating the integration of various additional elements, as per specific requirements and use cases, thereby rendering it an adaptable solution for a wide range of BCFL applications. Participants can authenticate and then gain access to the federated learning platform securely using their self-sovereign DIDs, which are securely recorded on the blockchain. The pivotal contribution of this study is the successful implementation and validation of a realistic BCFL reference architecture, marking a significant milestone in the field. We intend to make the source code publicly accessible shortly, fostering further advancements and adaptations within the community. This research not only bridges a crucial gap in the current literature but also lays a solid foundation for future explorations in the realm of BCFL.

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