区块链即服务：一种去中心化且安全计算范式

得益于机器学习的进展，数据驱动的分析工具已成为各类应用的有价值解决方案。然而，由于需要获取大量数据并具备足够算力来处理数据，开发有效的数据驱动方法仍存在本质挑战。在许多情况下，这些挑战依赖于占主导地位的云计算供应商来解决，但尽管商业云供应商提供了有价值的数据分析平台，它们可能存在透明度、安全性与隐私保护方面的不足。此外，对云服务器的依赖阻碍了在算力分散的环境中进行大数据分析。为应对这些挑战，提出了一种去中心化、安全且隐私保护的计算范式，以在分散且不可信、可能算力与计算智能有限的计算节点间实现异步协同计算过程。该范式通过探索区块链、去中心化学习、同态加密和软件定义网络（SDN）技术来设计。所提范式的性能在仿真部分通过不同场景进行了评估。