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原创【论文阅读】 Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems

传统的联邦学习容易受到恶意客户端和服务器的中毒攻击，在本文中设计一个基于区块链系统的隐私保护拜占庭鲁棒联合学习（PBFL），我们使用余弦相似性来判断恶意客户端上传的恶意梯度。然后，我们采用全同态加密来提供安全的聚合最后，我们使用区块链系统来促进透明的流程和法规的实施。与传统的安全聚合场景不同，我们考虑了一个联合学习场景，其中包含nnn个客户端中的kkk恶意客户端。首先，我们将kkk恶意客户端的知识和能力定义如下:（1）恶意客户端可能保留自己的有毒数据，但无法访问其他诚实客户端的本地数据。

2023-03-20 15:05:34 1533 7

原创【论文理解】FedSky: An Efficient and Privacy-Preserving Scheme for Federated Mobile Crowdsensing

这篇论文同样是来自陆老师组的，发表在IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL上的一篇关于联邦学习、同态加密的文章。在过去的几年里，移动通信和物联网的爆炸性发展带来了一种新的传感方法范式，称为移动群智感知（MCS）。从本质上讲，移动用户的人群，即工人，被MCS平台招募，将他们的传感数据外包给某些任务，如环境监测[、交通密度评估、城市规划、位置导航[和医疗保健供应。然而，工人在执行传感任务时，不可避免地要向平台分享他们的传感信息（如日常轨迹、实时位置和周围环境）。信息泄露可能导致严重

2022-12-05 18:40:20 809 1

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