BDSP：一种基于区块链的公平隐私增强型企业数据共享框架
密码学与安全
2022-12-22 v1
摘要
跨行业而言，组织与其客户、合作伙伴、供应商及内部团队之间为协作与创新而进行的数据共享正以不断增长的速度发生。然而，许多企业因不同地区的监管限制、移动海量数据的性能问题或保持自治的需求而受限，无法自由共享数据。在此类情形下，企业可受益于联邦学习概念，即机器学习模型构建于不同地理站点。本文引入一个通用框架，即BDSP，基于区块链与联邦学习技术在的企业间共享数据。具体而言，我们提出一种透明贡献记账机制以估算数据估值，并实现概念验证以供进一步评估。广泛的实验结果表明，相较于基线方法，所提BDSP具有竞争力性能，训练精度更高（提升超5%）且通信开销更低（降低3倍）。
引用
@article{arxiv.2212.11128,
title = {BDSP: A Fair Blockchain-enabled Framework for Privacy-Enhanced Enterprise Data Sharing},
author = {Lam Duc Nguyen and James Hoang and Qin Wang and Qinghua Lu and Sherry Xu and Shiping Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11128},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 7 figures, submitted for review