3、基于区块链的联邦机器学习解决物联网安全问题

基于区块链的联邦机器学习解决物联网安全问题

1. 引言

在当今时代，互联网作为信息的提供者和传播者，其作用至关重要。随着Web 3.0和Web 4.0的飞速发展，互联网用户数量急剧增加，产生了大量非结构化的大数据。大数据具有Volume（大量）、Variety（多样）、Veracity（真实）、Velocity（高速）、Variability（多变）、Visualization（可视）和Value（价值）这七个特点。物联网（IoT）、信息通信技术（ICTs）和人工智能（AI）等技术的发展，推动了大数据的激增。

物联网由相互关联的计算设备组成，这些设备具有唯一标识符（UID），能够在无需人工干预的情况下通过网络传输数据。如今，物联网已广泛渗透到我们生活的各个方面，催生了许多智能服务和应用。然而，由于设计、实现和配置的不安全，这些设备存在潜在的安全漏洞。

物联网产生的大量数据需要进行预处理、缩放、分类和分析。传统的机器学习（ML）方法将数据发送到中央服务器进行处理和模型训练，但这会带来通信开销大、处理延迟以及隐私和安全等问题。为了解决这些问题，谷歌在2016年提出了联邦机器学习（Federated ML）方法。在联邦学习系统中，多个分布在不同环境中的客户端在本地数据上进行模型训练，然后将本地模型发送到中央服务器进行合并，形成全局模型，最后将全局模型更新回各个客户端。

区块链（BC）是一种由块组成的链，每个块包含交易信息、前一个块的哈希值和时间戳。区块链最初是作为金融交易协议出现的，由于其具有容错性、交易完整性和认证、去中心化等优点，被视为在包括物联网在内的各种应用中确保安全和隐私的有前途的技术。

2. 物联网的出现与应用