区块链赋能联邦学习：方法、挑战与展望

摘要

针对区块链技术与联邦学习(federated learning, FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题，对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先，分别阐述了FL和区块链，并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构；其次，研究了目前安全、隐私、激励以及效率方法的进展，分析了各方法的优缺点；最后，指出了区块链赋能FL目前存在的问题，提出了解决方案，并进行了展望。

关键词

联邦学习(federated learning, FL) / 区块链 / 数据安全 / 数据隐私 / 激励机制 / 效率