基于区块链增强机器遗忘的联邦学习：一种可信方法

随着遵守隐私法规和响应用户数据删除请求的需求日益增长，将机器遗忘集成到基于物联网的联邦学习中变得势在必行。然而，传统的遗忘方法通常缺乏可验证机制，导致建立信任方面的挑战。本文深入探讨了区块链技术与联邦学习的创新集成，以克服这些障碍。区块链通过其固有的不可篡改性、透明性和强大的安全性来强化遗忘过程。它促进了可验证的认证，协调了安全与隐私，并维持了系统效率。我们引入了一个将区块链与联邦学习相结合的框架，从而确保遗忘请求和操作的不可篡改记录。该策略不仅增强了联邦学习模型的可信度和完整性，还有效地解决了物联网环境中典型的效率和安全性挑战。我们的主要贡献包括遗忘过程的认证机制、数据安全和隐私的增强，以及数据管理的优化以确保物联网场景中的系统响应能力。