ایمن‌سازی یادگیری فدرال مبتنی بر بلاک‌چین و محاسبات چندجانبه

یادگیری فدرال امکان آموزش مشارکتی مدل‌های یادگیری ماشین را بدون افشای داده‌های خام فراهم می‌کند؛ با این‌حال، چالش‌های امنیتی به‌ویژه در زمینه اعتماد به مشارکت‌کنندگان و حفظ یکپارچگی مدل همچنان پابرجاست. این مقاله به بررسی ادغام فناوری بلاک‌چین و محاسبات چندجانبه ایمن (multi-party computation) برای مقابله با این چالش‌ها در یادگیری فدرال می‌پردازد. در این مقاله نقش بلاک‌چین و mpc در کاهش تهدیدهای امنیتی مانند نشت داده و حملات مسموم‌سازی مدل‌ها، بررسی شده است. علاوه بر این، با تحلیل همگرایی این دو فناوری، توان بالقوه آنها برای ایجاد چارچوب‌هایی امن‌تر، قابل‌اعتمادتر و حریم‌خصوصی‌محور در یادگیری فدرال تبیین می‌شود. در پایان، پرسش‌های پژوهشی باز شناسایی شده و مسیرهای امیدبخش برای تحقیقات آینده ترسیم می‌گردد؛ چرا که این همگرایی تنها یک پیشرفت فنی نیست، بلکه گامی بنیادین در جهت تحقق هوش مصنوعی دموکراتیک، ایمن و آگاه به حریم خصوصی محسوب می‌شود.

securing federated learning based on blockchain and multi-party computation

federated learning enables collaborative training of machine learning models without exposing raw data; however, security challenges remain, especially in terms of trusting participants and maintaining model integrity. this paper explores the integration of blockchain technology and secure multi-party computation to address these challenges in federated learning. this paper examines the role of blockchain and mpc in mitigating security threats such as data leakage and model poisoning attacks. furthermore, by analyzing the convergence of these two technologies, their potential to create more secure, trustworthy, and privacy-oriented frameworks in federated learning is explained. finally, open research questions are identified and promising avenues for future research are outlined; as this convergence is not only a technical advancement, but also a fundamental step towards realizing democratic, secure, and privacy-aware ai.