LiteChain: 用于大规模边缘网络中可验证可扩展联邦学习的轻量级区块链
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2025-03-07 v1 计算与语言
摘要
在联邦学习（FL）中利用区块链成为大规模边缘网络（MENs）中安全协作学习的新范式。随着MENs规模的扩大，在边缘设备之间实施和管理区块链变得更加困难，原因在于复杂的通信拓扑、异质的计算能力和有限的存储容量。此外，缺乏区块链安全性的标准度量指标成为一个重大问题。为应对这些挑战，我们提出了一种用于可验证和可扩展FL的轻量级区块链，即LiteChain，以在大规模边缘网络中提供高效且安全的服务。具体而言，我们开发了一种分布式聚类算法，将MENs重组为两级结构，以在安全要求下提升通信和计算效率。此外，我们引入了一种综合拜占庭容错（CBFT）共识机制和安全更新机制，以确保通过LiteChain的模型交易安全。基于Hyperledger Fabric的实验表明，LiteChain在各种网络规模下均呈现最低的端到端延迟和链上存储开销，优于其他两个基线方法。此外，LiteChain表现出对重放攻击和数据投毒攻击的高鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2503.04141,
title = {HEISIR: Hierarchical Expansion of Inverted Semantic Indexing for Training-free Retrieval of Conversational Data using LLMs},
author = {Sangyeop Kim and Hangyeul Lee and Yohan Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04141},
year = {2025}
}
备注
Accepted by NAACL 2025 (Findings)