区块链赋能联邦学习：方法、挑战与展望

北京工业大学学报 ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (03) : 337-349.

区块链赋能联邦学习：方法、挑战与展望

孙恩昌, 董潇炫, 张卉, 李梦思, 张冬英

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摘要

针对区块链技术与联邦学习(federated learning, FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题，对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先，分别阐述了FL和区块链，并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构；其次，研究了目前安全、隐私、激励以及效率方法的进展，分析了各方法的优缺点；最后，指出了区块链赋能FL目前存在的问题，提出了解决方案，并进行了展望。