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【LearningChain】WhenMachineLearningMeetsBlockchainADecentralizedPrivacy-preserving and SecureDesign
When Machine Learning Meets Blockchain: A Decentralized, Privacy-preserving and Secure Design主要贡献1、提出基于区块链的去中心化的联邦系统LearningChain,考虑了线性和非线性模型(传统FL对非线性模型的隐私问题关注较少),并理论分析其安全性和隐私性;2、提出一个拜占庭容错的聚合算法( l-nea
【LearningChain】WhenMachineLearningMeetsBlockchainADecentralizedPrivacy-preserving and SecureDesign
When Machine Learning Meets Blockchain: A Decentralized, Privacy-preserving and Secure Design主要贡献1、提出基于区块链的去中心化的联邦系统LearningChain,考虑了线性和非线性模型(传统FL对非线性模型的隐私问题关注较少),并理论分析其安全性和隐私性;2、提出一个拜占庭容错的聚合算法( l-nea
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