基于区块链联邦学习的物联网安全数据激励共享系统设计与实现
HOSSAIN MD ASIBUL（阿布） 郑广海

大连交通大学，辽宁大连，116028；

摘要：随着物联网技术的快速发展，海量终端设备在实际应用中持续产生大量具有高价值的数据资源。然而，受限于数据隐私泄露风险、节点间信任缺失以及缺乏有效激励机制等因素，物联网环境下的数据共享效率与参与积极性普遍较低。针对上述问题，本文提出了一种融合区块链与联邦学习的物联网安全数据激励共享方法。该方法通过联邦学习实现数据在本地训练与模型参数共享，在保障数据隐私与安全性的同时避免原始数据的集中上传；引入区块链技术构建去中心化的可信协作环境，利用其不可篡改和可追溯特性确保模型更新与激励分配过程的透明性与可信性；同时，设计了一种基于贡献度评估的数据激励机制，对参与节点的模型贡献进行量化评估并实现公平合理的收益分配，从而有效提升节点参与数据共享与模型训练的积极性。实验结果表明，所提出的方法在保证数据安全与隐私保护的前提下，能够显著提高系统整体训练性能与节点参与度，验证了该方法在物联网安全数据共享场景中的可行性与应用价值。

关键词：区块链；联邦学习；物联网；数据安全；激励机制；数据共享

参考文献

[1] Nakamoto S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system[EB/OL]. 2008.

[2] Buterin V. Ethereum: A next-generation smart contract and decentralized application platform[EB/OL]. 2013.

[3] McMahan B, Moore E, Ramage D, et al. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data[C]//Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. 2017: 1273-1282.

[4] Kairouz P, McMahan H B, Avent B, et al. Advances and open problems in federated learning[J]. Foundations and Trends in Machine Learning, 2021, 14(1–2): 1-210.

[5] Bonawitz K, Ivanov V, Kreuter B, et al. Practical secure aggregation for privacy-preserving machine learning[C]//Proceedings of the ACM Conference on Computer and Communications Security. 2017: 1175-1191.

[6] Zheng Z, Xie S, Dai H, et al. Blockchain challenges and opportunities: A survey[J]. International Journal of Web and Grid Services, 2018, 14(4): 352-375.

[7] 王伟, 李强, 张磊. 区块链技术在物联网数据安全中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 15-22.

[8] 刘洋, 陈杰. 联邦学习隐私保护机制及其应用研究[J]. 计算机科学, 2021, 48(6): 45-52.

[9] 张强, 赵磊, 王磊. 面向物联网的数据安全共享机制研究[J]. 通信学报, 2019, 40(10): 45-53.

[10] 李明, 周涛. 区块链在去中心化数据管理中的应用与挑战[J]. 软件学报, 2020, 31(6): 1832-1845.

[11] 陈志强, 黄伟. 联邦学习在隐私保护计算中的研究进展[J]. 电子学报, 2021, 49(8): 1581-1592.

[12] 周凯, 刘峰. 基于激励机制的数据共享模型研究[J]. 系统工程理论与实践, 2018, 38(9): 2314-2322.