Konsep Inti
Die Auditable Homomorphic-basierte dezentrale kollaborative KI (AerisAI) verbessert die Sicherheit und Privatsphäre in FL-Systemen.
Abstrak
Das Paper stellt AerisAI vor, eine dezentrale kollaborative KI-Lösung, die Datenschutz und Sicherheit in FL-Systemen verbessert. Es verwendet Homomorphic Encryption, CP-ABE und Blockchain-Technologie, um die Schwächen herkömmlicher FL-Systeme zu überwinden. Experimente zeigen, dass AerisAI die Genauigkeit des globalen Modells signifikant verbessert.
- Einführung in FL und Datenschutzprobleme
- Schwächen herkömmlicher FL-Systeme
- Vorstellung von AerisAI und seinen Funktionen
- Experimente und Ergebnisse zur Leistungsverbesserung
Statistik
"Die globalen Modelle werden mit 10.000 Testdaten auf den Benchmark-Datensätzen MNIST, CIFAR-10 und CIFAR-100 evaluiert."
"Die Modelle werden auf einem Server mit AMD Ryzen 9 5900X@3.7GHz CPU und NVIDIA 3080 Ti GPU trainiert."
"Jede Transaktion beträgt etwa 98 MB, was unter dem maximalen Blockgrößenlimit von 100 MB liegt."
Kutipan
"Unsere vorgeschlagene AerisAI erzielt eine gute Balance zwischen Modellleistung und Datenschutz, und übertrifft signifikant andere Basismethoden."