ایمن سازی یادگیری فدرال مبتنی بر بلاک چین و محاسبات چندجانبه

یادگیری فدرال امکان آموزش مشارکتی مدل های یادگیری ماشین را بدون افشای داده های خام فراهم می کند؛ با این حال، چالش های امنیتی به ویژه در زمینه اعتماد به مشارکت کنندگان و حفظ یکپارچگی مدل همچنان پابرجاست. این مقاله به بررسی ادغام فناوری بلاک چین و محاسبات چندجانبه ایمن (Multi-Party computation) برای مقابله با این چالش ها در یادگیری فدرال می پردازد. در این مقاله نقش بلاک چین و MPC در کاهش تهدیدهای امنیتی مانند نشت داده و حملات مسموم سازی مدل ها، بررسی شده است. علاوه بر این، با تحلیل همگرایی این دو فناوری، توان بالقوه آنها برای ایجاد چارچوب هایی امن تر، قابل اعتمادتر و حریم خصوصی محور در یادگیری فدرال تبیین می شود. در پایان، پرسش های پژوهشی باز شناسایی شده و مسیرهای امیدبخش برای تحقیقات آینده ترسیم می گردد؛ چرا که این همگرایی تنها یک پیشرفت فنی نیست، بلکه گامی بنیادین در جهت تحقق هوش مصنوعی دموکراتیک، ایمن و آگاه به حریم خصوصی محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری فدرال ، بلاک چین ، محاسبات چندجانبه ، حریم خصوصی ، اعتماد غیرمتمرکز