理性与可验证的联邦学习框架

作者：吴柿红; 田有亮^*

来源：软件学报, 2023, 1-22.

DOI：10.13328/j.cnki.jos.006819

• 联邦学习
• 博弈论
• 囚徒合约
• 背叛合约
• 数据完整性

联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可验证的联邦学习框架.首先,结合博弈论,设计囚徒合约与背叛合约迫使服务器诚实.其次,所提方案使用基于复制的验证方案实现全局梯度的完整性验证,且支持客户端离线.最后,经分析证明所提方案的正确性,并经实验表明,该方案与已有的验证算法相比,客户端的计算开销降为零,一次迭代的通信轮数由原来的3轮优化到2轮,且训练开销与客户端的离线率成反比.

• 单位
  贵州大学