基于协作设备的联邦学习一种大规模物联网网络的共识方法

最新推荐文章于 2025-11-07 11:04:05 发布
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#联邦学习 #去中心化 #FedAVG

本文探讨了在物联网(IoT)环境下采用去中心化联邦学习的方法,旨在通过设备间的合作达成共识,实现大规模IoT网络的有效训练与更新。

该篇文章讲的是在IoT场景下的去中心化联邦。

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联邦学习在物联网环境中的应用
SuperAGI2025
02-07 1362
1. 背景介绍 1.1 问题由来 随着物联网(IoT)技术的高速发展，设备数量呈爆炸式增长，数据产生速度越来越快，数据类型也日益丰富，从简单的温度、湿度数据到复杂的图像、语音数据无所不包。然而，物联网设备大多资源受限，无法独立完成深度学习任务。因此，如何实现对物联网数据的有效分析和利用，成为了当前学术界和工
联邦学习笔记（三）
feng_zhiyu的博客
09-02 5275
本文首发于https://yu-feng.top/ 写在前面 ​ 参考文献《Federated Learning: Challenges, methods, and future, 2020》，较为详细的介绍当前FL的挑战和解决方法以及未来可能的研究方向或切入点。 Federated Learning: Challenges, methods, and future 摘要 ​ 联邦学习在保持数据本地化的同时涉及在远程设备或孤立的数据中心（例如手机或医院）上训练统计模型。在异构网络和潜在大规模网络中进行训练
【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例
HERODING23的博客
03-23 1万+
联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例前言1. 案例背景与动机2. 历史数据分析3. 出行时间预测模型3.1 问题定义3.2 构造训练数据集3.3 模型结构4 联邦学习实现阅读总结 前言 FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境，否则利用python从零开发，那将会是一件非常痛苦的事情。本篇博客内容涉及《联邦学习实战》第十一章内
7、物联网中的联邦学习：应用、挑战与未来方向
tequila的博客
07-12 77
本文探讨了联邦学习（Federated Learning，FL）在物联网（IoT）领域的应用、挑战及未来发展方向。具体分析了FL在车联网、智慧城市、智能工业和网络安全等场景中的应用潜力与实际问题，并深入剖析了物联网设备异构性、隐私安全、通信限制等挑战的应对策略。同时，文章提出了未来研究方向，旨在推动联邦学习在物联网中更高效、安全和隐私保护的应用发展。
综述：物联网的联邦学习
qq_43359515的博客
04-12 1万+
来源：Federated Learning for Internet of Things : A Comprehensive Survey 传统上，人工智能技术需要集中的数据收集和处理，但由于现代物联网网络的高可扩展性和日益增长的数据隐私问题，这在现实应用场景中可能不可行。联邦学习(FL)已经成为一种分布式协同人工智能方法，通过允许在分布式物联网设备上进行人工智能训练而不需要数据共享，它可以使许多智能物联网应用成为可能。 传统上，人工智能功能被放置在云服务器或数据中心，用于的数据学习和建模，鉴于物联网数据的
《联邦学习实战》杨强 读书笔记十一——联邦学习在智能物联网中的应用案例
IEEE802_11的博客
06-08 1498
目录 案例的背景与动机 历史数据分析 出行时间预测模型 问题定义 构造训练数据集 模型结构 联邦学习在智慧城市建设中的一个应用，即用户的出行预测，帮助用户更好地规划出行安排。 人工智能物联网（以下简称AIoT）是一种将人工智能技术和物联网技术相结合而出现的前瞻性概念。 本章介绍联邦学习在AIoT中的一个重要应用：预测社区住户的出行时间，从而帮助住户提供更好的出行建议（如打车预测、路线推荐等）。本案例是横向联邦学习在AIoT领域的应用实践。 案例的背景与动机 当前的智慧社区管理，一般是在
4、边缘计算与联邦学习：物联网时代的数据处理新范式
nut55的博客
07-25 54
本文探讨了边缘计算和联邦学习作为物联网时代的数据处理新范式，分析了它们的优势、应用场景、面临的挑战以及应对策略。边缘计算通过将数据处理和存储置于网络边缘，有效降低了延迟、减轻了中心负载并节省了带宽。联邦学习则通过数据去中心化和设备协作的方式，保护了用户隐私，并解决了数据碎片化问题。两者的结合在智能城市、智能家居等领域展现了巨大潜力。文章还展望了未来技术的发展趋势，包括与人工智能、区块链的融合以及在医疗、工业互联网领域的应用拓展。
3、基于区块链的联邦机器学习解决物联网安全问题
最新发布
m3n5b7v8c9x的博客
11-07 21
本文探讨了基于区块链的联邦机器学习在解决物联网安全问题中的应用。随着物联网设备的普及和数据量的激增，传统机器学习面临隐私泄露、通信开销大和单点故障等挑战。联邦学习通过本地模型训练与参数聚合，有效保护用户数据隐私并提升系统效率，而区块链技术则以其去中心化、不可篡改和可追溯的特性增强了系统的安全性与信任机制。文章分析了物联网的安全挑战、联邦学习的类型与优势、区块链的核心特性及其融合方案——联邦区块链（FedBlocks）的操作流程与技术优势，并指出了当前面临的通信成本、设备与数据异质性、隐私保护等挑战。最后，展
12、基于物联网的无人机网络智能交通系统全方位解析
coffee的博客
08-07 79
本文全面解析了基于物联网的无人机网络智能交通系统，涵盖其技术特点、发展现状及面临的挑战。文章重点探讨了系统中涉及的多种安全攻击类型及其应对策略，分析了隐私保护与数据管理的重要性，并介绍了基于区块链和人工智能的安全机制。同时，文章展望了未来发展方向，提出了安全机制的选择建议和实际应用中的解决方案，为智能交通系统和无人机网络的安全可靠运行提供了理论支持和实践指导。
物联网大数据与AI：联邦学习与深度学习的应用前沿
AI天才研究院
12-31 1418
1.背景介绍 物联网大数据与AI：联邦学习与深度学习的应用前沿 随着物联网技术的不断发展，我们生活中的各种设备都变得越来越智能化。这些设备可以通过互联网进行数据交换，从而实现数据共享和资源整合。这种互联互通的设备被称为物联网(Internet of Things, IoT)设备。物联网设备产生的数据量巨大，这些数据被称为大数据。 大数据是指由于数据的规模、速度和复杂性等特点，传统的数据处理技...
IoT客户端+联邦学习微调大模型
白景屹的博客
08-29 1990
客户端+联邦学习微调大模型
【联邦学习】最优物联网联邦学习的多准则客户端选择模型
qq_43359515的博客
04-09 6437
论文来源：FedMCCS: Multi Criteria Client Selection Model for Optimal IoT Federated Learning 联邦学习机制：由１个参数服务器和多个边缘节点组成，参数服务器负责收集各参加节点上传的梯度，根据优化算法对模型各参数进行更新，维护全局参数；参与节点独立地对本地拥有的敏感数据集进行学习。每轮学习结束后，节点将计算的梯度数据上传至参数服务器，由服务器进行汇总更新全局参数。然后节点从参数服务器下载更新后的参数，覆盖本地模型参数，进行下一轮迭代
联邦学习总结
qq_43359515的博客
07-09 1390
** 引言 **：随着人工智能(AI)支持的智能服务和应用的普及，物联网(IoT)正在渗透到我们日常生活的许多方面。传统上，人工智能技术需要集中的数据收集和处理，但由于现代物联网网络的高可扩展性和日益增长的数据隐私问题，这在现实应用场景中可能不可行。联邦学习(FL)已经成为一种分布式协同人工智能方法，通过允许在分布式物联网设备上进行人工智能训练而不需要数据共享，它可以使许多智能物联网应用成为可能。 联邦学习(FL)的概念被提出用于构建智能和隐私增强的物联网系统。从技术上讲，FL是一种分布式协同AI方法，它允
计算机网络复习笔记第五部分--无线网络协议（英文版本）
nayuyu的博客
01-19 1705
Wireless Network ProtocolsWireless NetworkBluetoothGeneral charactersTopologyPacket transmissionFrame format （contains packet type）Link manager protocol 链路管理器协议Service discovery protocol 服务发现协议Applica...
联邦学习分类及前景应用
cheerful090的博客
01-26 9392
这里写自定义目录标题联邦学习联邦学习的分类1. 根据数据特点分类2. 根据场景分类联邦学习与分布式学习的区别3. 联合学习的前景与应用4. 模型鲁棒性4.1 恶意攻击4.2 非恶意故障参考文献 联邦学习 第一次开始写博客，就从前两天调研的联邦学习开始好了。 下面将以联邦学习的分类、联邦学习与分布式学习的区别、联邦学习的前景与应用以及模型鲁棒性四个方面展开。 联邦学习的分类 联邦学习的孤岛数据有不同的分布特征。对于每一个参与方来说，自己所拥有的数据可以用一个矩阵来表示。设矩阵Di表示第i个参与方的数据；设矩阵
【论文】联邦学习&区块链 论文集（二）
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一定要站在自己热爱的生活里闪闪发光
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11. Blockchain-based Federated Learning for Failure Detection in Industrial IoT 关键词：区块链、联邦学习、机器学习、边缘计算、物联网、失败 主要贡献： 1）一种平台体系结构，提供系统交互的系统视图，并作为IIoT故障检测中基于区块链的联邦学习系统的设计指南。架构设计涉及以下架构设计决策:模型培训的安排、监控客户数据的存储、客户的激励机制以及区块链的部署。 2）一种称为质心距离加权联邦平均(CDW FedAvg)的联邦平均算法，
联邦学习白皮书V2.0
qq_42328228的博客
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联邦学习白皮书V2.0联邦学习动机联邦学习概述联邦学习分类联邦学习框架联邦自动驾驶潜在攻击激励机制有效性和效率 联邦学习动机 数据收集、数据清洗、数据建模、任务预测通常为不同方，传统的数据交易所的数据交换违反GDPR通用数据保护条例，各个用户、组织或机构拥有的数据形成数据孤岛和壁垒。 联邦学习是解决数据孤岛、打破数据壁垒、满足隐私保护和数据安全的一种可行性方案。 联邦学习概述 联邦学习特性： – 各方数据都保留在本地，不泄露隐私、不违反法规（上传参数或梯度）； – 多方联合数据建立虚拟的共有模型、共
联邦学习简介
06-30 3020
阅读原文 什么是联邦学习联邦学习可以在不直接访问训练数据的情况下构建机器学习系统。数据保留在原始位置，这有助于确保隐私并降低通信成本。 为什么需要联邦学习隐私问题（我不想分享我的自己的照片），联邦学习可以不将你的数据共享出去。 监管需要（HIPAA，GDPR等），保护用户私有数据，使用联邦学习可以将模型下发到用户侧进行训练。 解决数据孤岛问题，如：互联网企业、银行间数据不可能共享，模型使用联邦学习...
联邦学习&云计算&边缘计算的应用场景及异同点
JDDTechTalk的博客
11-19 1万+
本文主要讲解联邦学习与云计算、边缘计算这三种技术的概念以及三者的应用场景及异同点。 一、联邦学习 联邦学习是一个分布式的机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。其技术能有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛,实现AI协作。 根据参与各方数据源分布的情况不同，联邦学习可以被分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习。联邦学习的侧重点是在多方数据不出库的情况，通过加密技术实现多方之间的数据传输
物联网设备隐私保护与通信效率提升的联邦学习方法
作者们通过对现有方法的改进和创新，设计了一个能够有效平衡隐私保护和通信效率的联邦学习框架，这对于大规模物联网环境下的智能系统（如智能家居、智慧城市等）具有重要意义。论文还可能包含了实验评估，展示了所提...
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