LiFeChain：面向物联网中安全高效联邦终身学习的轻量级区块链
密码学与安全
2026-03-31 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
物联网（IoT）设备不断生成异构数据流，推动了对持续、去中心化智能的需求。联邦终身学习（FLL）通过结合联邦学习和终身学习，提供了一种理想的解决方案。然而，FLL 在物联网系统中生命周期的延长增加了其遭受持续攻击的脆弱性。单点故障问题加剧了这一风险。此外，中心服务器造成的单点信任阻碍了对长期威胁的可靠审计。区块链技术为可信的 FLL 提供了防篡改的基础。然而，直接将区块链应用于 FLL 会随着知识库的扩展而显著增加计算和检索成本，从而减缓在资源受限的物联网设备上的训练速度。为了应对这些挑战，我们提出了 LiFeChain，一种用于安全高效联邦终身学习的轻量级区块链，具有最小的链上披露和双向验证。LiFeChain 是首个为 FLL 量身定制的区块链。它融合了两种互补机制：服务器端的模型相关性证明（PoMC）共识，它将学习和遗忘机制耦合起来以减轻负迁移；以及客户端的零知识仲裁（Seg-ZA），它能在不损害隐私的情况下检测和仲裁异常的委员会行为。LiFeChain 是一个即插即用的组件，可以无缝集成到现有的物联网应用 FLL 算法中。为了证明其实用性和性能，我们在 6 种攻击下，使用 Hyperledger Fabric 在代表性的 FLL 算法中实现了 LiFeChain。理论分析和广泛评估表明，LiFeChain 有效缓解了长期攻击，并且与最先进的区块链解决方案相比，显著降低了延迟和存储开销。
引用
@article{arxiv.2509.01434,
title = {LiFeChain: Lightweight Blockchain for Secure and Efficient Federated Lifelong Learning in IoT},
author = {Handi Chen and Jing Deng and Xiuzhe Wu and Zhihan Jiang and Xinchen Zhang and Xianhao Chen and Edith C. H. Ngai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01434},
year = {2026}
}