最近のフェデレーテッドラーニング(FL)の概念に基づいて、信頼性を向上させるために新しい分散人工知能(AI)パラダイムが導入されました。しかし、多くの現行のFLシステムは、信頼できる第三者の必要性によりデータプライバシーの問題に直面しています。本研究では、ホモモーフィック暗号化と細かい粒度の差分プライバシーを使用してセキュリティを向上させるために、新しい分散協力型AIフレームワーク「AerisAI」を提案します。AerisAIは、ブロックチェーンベースのスマートコントラクトを使用して暗号化されたパラメーターを直接集約し、信頼できる第三者の必要性を排除します。また、異なるサービスレベル契約に基づいて細かい粒度のアクセス制御を実現するためにCP-ABEに基づくグループキー管理も提供します。
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by Lo-Yao Yeh,S... : arxiv.org 03-04-2024
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