【摘 要】
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联邦学习是一种新兴的保护隐私的机器学习算法,它正在广泛应用于工业物联网(IIoT)中,在联邦学习中中心服务器协调多个客户端(如物联网设备)在本地训练模型,最后融合成一个全局模型.最近,区块链在工业物联网和联邦学习中得到了利用,以用来维护数据完整性和实现激励机制,吸引足够的客户数据和计算资源用于培训.然而,基于区块链的联邦学习系统缺乏系统的架构设计来支持系统化开发.此外,目前的解决方案没有考虑激励机
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(62072469)。
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联邦学习是一种新兴的保护隐私的机器学习算法,它正在广泛应用于工业物联网(IIoT)中,在联邦学习中中心服务器协调多个客户端(如物联网设备)在本地训练模型,最后融合成一个全局模型.最近,区块链在工业物联网和联邦学习中得到了利用,以用来维护数据完整性和实现激励机制,吸引足够的客户数据和计算资源用于培训.然而,基于区块链的联邦学习系统缺乏系统的架构设计来支持系统化开发.此外,目前的解决方案没有考虑激励机制设计和区块链的可扩展性问题.因此,在本文中,我们提出了一个应用于工业物联网中基于区块链的联邦学习系统架
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