یادگیری فدرالی مبتنی بر بلاک چین برای افزایش امنیت و حفظ حریم خصوصی در سیستم های توزیع شده

با رشد فزاینده کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه های حساس نظیر سلامت، آموزش و خدمات مالی، چالش های مرتبط با حریم خصوصی داده ها و اعتماد به زیرساخت های متمرکز بیش از پیش برجسته شده است. یادگیری فدرالی به عنوان رویکردی نوین، امکان آموزش مدل های یادگیری ماشین را بدون تجمیع مستقیم داده ها فراهم می کند، اما همچنان با مشکلاتی مانند نیاز به نهاد مرکزی مورد اعتماد، نبود شفافیت و ضعف در حسابرسی فرآیند آموزش مواجه است. در سال های اخیر، پژوهشگران با تلفیق بلاک چین و یادگیری فدرالی تلاش کرده اند این محدودیت ها را کاهش دهند. این مقاله با رویکردی تحلیلی، به بررسی معماری ها، مزایا، چالش ها و مسیرهای آینده یادگیری فدرالی مبتنی بر بلاک چین پرداخته و نقش این فناوری را در ارتقای امنیت، حفظ حریم خصوصی و افزایش اعتماد مورد ارزیابی قرار می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری فدرالی ، بلاک چین ، حریم خصوصی داده ها ، امنیت مدل ، سیستم های یادگیری توزیع شده.