人工智能特别是联邦学习用于提高区块链技术的安全性之探讨

随着物联网以及下一代无线通信技术的蓬勃发展，诸如自动驾驶路径规划、视频缓存等一系列旨在提升用户体验的应用应运而生。这些应用通常需要传输大量数据，并进行相应的计算处理，具有高速率、低时延等特征。但同时，这些应用的出现也对网络的时延、传输速率、能耗等提出了新的挑战。移动边缘计算通过将计算与存储下沉到网络边缘侧，缓解了计算与通信的压力，提升了应用性能表现。然而，由于参与方之间缺乏信任，以及用户对隐私性的持续关注，更为安全、可靠、智能的新方案亟待被提出。

区块链凭借其匿名、不可篡改、分布式等特征，在多个不可信的参与方之间，提供了一种安全可靠的解决方案。当前区块链技术已经在众多前沿领域取得了广泛的应用。区块链的本质是一种分布式账本，其最大的特征，是由传统的中心化方案变为分布式网络结构，通过非对称加密等密码学技术确保链上数据的安全；同时，通过共识机制、智能合约等，在多个不可信的分布式参与方之间，保证链上数据的可靠性。

而当前，区块链技术仍面临一些挑战。首先，是计算和认证的效率问题。为了达成各个分布式参与方之间的记录一致，区块链需要消耗大量额外的计算资源。传统的共识认证机制如工作量证明（Proof-of-Work，PoW）等，虽然提升了区块链的安全性，但高昂的计算开销也成为了制约区块链出块速度的瓶颈。如何提高区块链交易认证的效率，是提升区块链计算效率的关键。其次，是如何实现区块链智能化。智能合约的提出，拓宽了区块链的应用范围，然而智能合约的“智能”仍然有待进一步加强。如何基于区块链，实现网络的边缘智能，需要进一步的研究。

目前，已经有一些研究将人工智能与区块链进行结合，用于无线网络中的资源分配、内容缓存等应用，以改善如前所述区块链所存在的问题。通过将区块链与人工智能相结合，在保留区块链安全可信的基础上，为系统赋予了人工智能的优化决策能力。但是，二者的结合也存在一些问题。首先，传统的机器学习算法依赖于一个中心化的数据集来训练模型，通常数据集越大，所训练的模型越准确。为此，服务器需要从用户侧收集很多数据，这增加了用户数据隐私泄露的风险。其次，如何获取更多的用户数据来训练更为精确的模型，还有待进一步研究。如何在分布式场景下，将区块链与人工智能更好地融合，以提升系统整体的安全性与智能程度，是未来研究需要考虑的问题。

联邦学习是一种新兴的机器学习方案。与传统的集中式机器学习不同，联邦学习通过将训练任务下放到用户侧，仅将训练得到的模型参数结果发送给服务端，从而使数据保持在用户本地，保证了用户数据的隐私。此外，通过引入更多的用户参与，联邦学习可以整体上拓展训练数据集，从而提升总体模型的质量。由于联邦学习具有分布式、本地计算等特征，与区块链所具有的去中心化、分布式计算等特征有诸多相似之处，因此更适合与区块链相融合。此外，边缘计算与物联网技术的发展，也为联邦学习与区块链相融合在无线网络场景中的部署奠定了基础。然而，新技术的出现往往是一把“双刃剑”，联邦学习也不例外。联邦学习面临着一些挑战。

首先是通信负载。联邦学习需要将迭代的传输训练参数上传至服务器，参与用户数目以及训练迭代数的增加，会带来大量的链路传输开销。其次是参与用户的互信问题。由于联邦学习的参与方来自不同的组织或机构，彼此之间缺少信任。如何在缺乏互信的场景下建立安全可靠的协作机制，是实际应用中亟待解决的问题。此外，联邦学习也面临一些安全风险。一方面，参与方所提供的参数缺乏相应的质量验证机制。恶意的参与用户可能会提供虚假的模型参数来破坏学习过程。如果这些虚假参数未经验证便聚合到整体模型中，会直接影响整体模型的质量，甚至会导致整个联邦学习过程失效。另一方面，参数在传输以及存储过程中的隐私性需要进一步保护加强。近期的一些研究表明，恶意的用户可以依据联邦学习梯度参数在每一轮中的差异，通过调整其输人数据逼近真实梯度，从而推测出用户的敏感数据。除了上述问题，联邦学习中参与用户的异构性、模型参数的聚合算法、用户通信链路的可靠性等，都值得进一步深入研究。