联邦学习与区块链的结合

联邦学 术，两者结合可以优势互补，在信用评分领域带来新的可能性。

• 联邦学习 可以保护数据隐私，使不同机构在不共享原始数据的情况下共同训练模型。
• 区块链 可以保证数据的可信度和不可篡改性，并跟踪模型训练的过程。

结合的方式

联邦学习和区块链可以结合的方式有多种，例如：

• 在区块链上存储中间结果： 联邦学习过程中，各个参与机构可以将中间的训练结果 (例如，梯度更新) 上传到区块链上。区块链的特性可以保证这些结果的的可信度和不可篡改性，防止单个机构篡改数据或进行对抗性攻击。
• 使用智能合约进行模型训练协调： 区块链上的智能合约可以自动执行联邦学习的训练过程，并确保各个参与机构按照约定进行操作。这可以提高联邦学习的可信度和透明度。

潜在优势

联邦学习与区块链结合的潜在优势包括：

• 隐私保护：

  区块链可以保护参与机构的原始数据隐私，而联邦学习可以防止中间结果泄露个人信息。

• 可信度： 区块链可以保证数据的可 WhatsApp 号码列表 信度和模型训练过程的透明度，使参与机构能够信任最终的模型结果。

• 安全性和鲁棒性

• 区块链的不可篡改性可以 如何取得英國電話號碼 – 綜合指南 防 止恶意攻击者篡改数据或模型，从而提高联邦学习的安全性和鲁棒性。

代码示例

以下代码演示了联邦学习与区块链结合的简化示例：

该代码演示了两个银行如何协作训练信用评分模型，同时保护各自的原始数据隐私。