半去中心化联邦学习系统中的信任基于激励机制

在联邦学习 (FL) 中，去中心化模型训练允许多个参与者在不交换原始数据的情况下协同改进共享的机器学习模型。然而，由于存在可能恶意或故障节点，这些节点可能降低模型性能，这使得确保系统的完整性和可靠性具有挑战。本文提出了一种新颖的信任基于激励机制，旨在评估和奖励 FL 系统中贡献的质量。通过基于数据质量、模型准确性、一致性和贡献频率等因素动态评估信任分数，该系统鼓励诚实参与并惩罚不可靠或恶意行为。这些信任分数构成了激励机制的基础，为高信任节点提供更大的参与机会，并对低信任参与者实施惩罚。我们进一步探讨了区块链技术和智能合约的集成，以自动化信任评估和激励分配过程，确保其透明性和去中心化。本文提出的理论框架旨在创建一个更健壮、公平且透明的 FL 生态系统，减少不可信参与者所带来的风险。