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Fusaka Oikawa

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TOOL · CL_357722 · Nov 14 · 05:00

联邦学习奖励系统权衡：隐私与公平

研究人员为联邦学习奖励系统开发了两个Solidity智能合约，旨在激励参与的同时维护数据隐私。一个合约根据公开的质量分数分配奖励，而一个注重隐私的版本则使用零知识证明来隐藏个人分数。使用MNIST数据库进行的实验揭示了一种权衡：增强的隐私导致系统鲁棒性下降，并增加了对Sybil攻击等对抗性攻击的脆弱性，最终导致诚实贡献者被排除在外。