Föderiertes Lernen, verbessert durch Blockchain-Technologie

Federated Learning (FL) ist eine Möglichkeit für verschiedene Parteien, zusammen an einem gemeinsamen Machine-Learning-Modell zu arbeiten, ohne ihre Daten direkt zu teilen. Diese Methode ist gut, um die Privatsphäre zu wahren und gleichzeitig kollaboratives Lernen zu ermöglichen. In unserer Studie schauen wir uns an, wie man ein zuverlässiges FL-System mit dezentralen Ansätzen und Smart Contracts, die selbst ausführende Verträge auf einer Blockchain sind, erstellen kann.

#Überblick über Federated Learning

In einem FL-System arbeiten mehrere Collaborators zusammen, um ein Modell zu trainieren. Jeder Teilnehmer nutzt seine eigenen Daten, um seinen Teil des Modells zu trainieren und sendet dann nur die aktualisierten Modellparameter zurück, nicht die tatsächlichen Daten. Dieser Ansatz hält die Daten privat, was besonders wichtig ist in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, wo sensible Informationen eine Rolle spielen.

Die grösste Herausforderung besteht darin, die Collaborators zu motivieren, aktiv teilzunehmen, während man sicherstellt, dass ihre Beiträge sicher und zuverlässig sind. Es ist wichtig, einen Mechanismus zum Vertrauensaufbau zu haben, um den Kollaborationsprozess effektiv zu managen.

#Rolle von Smart Contracts und Dezentralisierung

Um Vertrauen und Zuverlässigkeit in FL-Systemen zu verbessern, schlagen wir vor, FL mit Blockchain-Technologie zu kombinieren. Blockchains können Informationen sicher und transparent speichern, sodass alle Aktionen nachvollziehbar und manipulationssicher sind.

Wir nutzen eine spezielle Art von Blockchain, die sogenannte permissioned Blockchain, was bedeutet, dass nur autorisierte Teilnehmer auf das System zugreifen können. In diesem Rahmen spielen Smart Contracts eine entscheidende Rolle, indem sie den Interaktionsprozess zwischen den Collaborators automatisieren. Sie helfen, Regeln aufzustellen, an die sich alle Collaborators halten müssen, und sorgen dafür, dass jeder sich daran hält.

#Systemarchitektur

Unser vorgeschlagenes System besteht aus vier Hauptkomponenten:

1. FL Manager: Diese Komponente fungiert als Hauptkoordinator. Sie sammelt die Modellparameter von den Collaborators und verwaltet den Trainingsprozess.

2. FL Collaborators: Das sind die Teilnehmer, die das Modell lokal trainieren und ihre aktualisierten Parameter teilen.

3. Permissioned Blockchain: Hier läuft der Federated Learning Smart Contract (FLSC). Er verwaltet die Interaktionen zwischen dem Manager und den Collaborators.

4. Dezentrale Dateispeicherung: Wir nutzen das Inter-Planetary File System (IPFS), um die Modellparameter sicher zu speichern.

Der Manager startet den Trainingsprozess, und der Smart Contract stellt sicher, dass jeder Collaborator das festgelegte Protokoll einhält. Wenn ein Collaborator nicht teilnehmen kann, läuft das System trotzdem weiter.

#So funktioniert das System

Das System beginnt damit, dass der Manager den Smart Contract bereitstellt. Sobald das eingerichtet ist, gibt der Manager den Collaborators die nötigen Details. Jeder Collaborator trainiert dann sein Modell mit seinen lokalen Daten und veröffentlicht seine aktualisierten Modellparameter auf IPFS.

Sie senden auch den Hash (eine eindeutige Kennung) ihrer Parameter an den Smart Contract, um einen Nachweis zu führen. Der Manager ruft diese Hashes ab, validiert die Beiträge und aktualisiert die Modellparameter.

Dieser Prozess hilft, die Vertraulichkeit der Daten zu wahren, da die tatsächlichen Daten nicht geteilt werden; nur die aktualisierten Modellparameter werden ausgetauscht.

#Umgang mit Ausfällen von Collaborators

Ein häufiges Problem in praktischen Szenarien ist, dass Collaborators aus verschiedenen Gründen möglicherweise nicht immer beitragen können, wie technische Probleme oder Datenschutzbeschränkungen. Unser System ist so gestaltet, dass es mit diesen Ausfällen elegant umgeht. Wenn ein Collaborator offline geht oder seine Parameter nicht senden kann, kann der Manager den Trainingsprozess mit denjenigen fortsetzen, die noch aktiv sind.

Wir glauben, dass diese Flexibilität entscheidend ist, um die Robustheit eines FL-Systems zu gewährleisten.

#Experimentelle Bewertung

Um unser vorgeschlagenes System zu validieren, haben wir Experimente mit zwei gesundheitsbezogenen Datensätzen durchgeführt: einem über die Diagnose von Alzheimer und einem über Hirntumore. Wir haben verschiedene Methoden zur Aggregation von Modellgewichten getestet, um herauszufinden, welche Methode unter verschiedenen Bedingungen am besten funktioniert hat.

#Alzheimer-Datensatz

Der Alzheimer-Datensatz besteht aus Gehirnbildern, die zur Klassifizierung der verschiedenen Krankheitsstadien verwendet werden. Wir haben die Klassifizierungsgenauigkeit des FL-Systems bewertet, als wir sowohl klassische Durchschnittsmethoden als auch eine ausgefeiltere Methode verwendet haben, die die Variabilität der Beiträge jedes Collaborators berücksichtigt.

Die Ergebnisse zeigten, dass die föderierten Methoden nah an einem traditionellen zentralisierten Ansatz lagen. FedProx, eine fortgeschrittenere Methode, war besonders effektiv und erreichte eine Klassifizierungsgenauigkeit, die der des zentralisierten Modells sehr nahe kam.

#Hirntumor-Datensatz

Ähnliche Tests wurden mit einem Datensatz durchgeführt, der sich auf Hirntumore konzentrierte. Auch hier waren die Ergebnisse vielversprechend; beide föderierten Ansätze zeigten eine solide Leistung, aber das zentralisierte Modell hatte immer noch einen leichten Vorteil. Das kann man erwarten, da ein zentralisiertes Modell auf alle Daten gleichzeitig zugreifen kann, was bessere Trainingsergebnisse ermöglicht.

#Gasverbrauch von Smart Contracts

Wir haben auch die Gaskosten untersucht, die mit der Ausführung des Smart Contracts auf der Blockchain verbunden sind. Gas ist ein Mass für den Rechenaufwand, der erforderlich ist, um Transaktionen auszuführen.

Insgesamt war der Gasverbrauch ziemlich überschaubar, was darauf hindeutet, dass unser Ansatz praktisch ist, auch wenn mehrere Collaborators beteiligt sind.

#Verzögerungen durch IPFS

Wir haben die durchschnittliche Zeit gemessen, die benötigt wird, um Modellgewichte von IPFS hochzuladen und abzurufen. Trotz kleinerer Verzögerungen, insbesondere beim Abrufen von Daten, war die Zeit konsistent, was zeigt, dass das System effizient arbeiten kann, ohne dass es aufgrund von IPFS zu nennenswerten Verzögerungen kommt.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir ein Federated-Learning-System vorgestellt, das Blockchain-Technologie für sicheres und effizientes Datenmanagement nutzt. Unser Ansatz konzentriert sich darauf, die Privatsphäre zu schützen, indem nur verschlüsselte Modellparameter und nicht sensible Daten geteilt werden.

Die experimentellen Ergebnisse unterstützen die Machbarkeit unseres Systems und zeigen, dass es verschiedene Herausforderungen in realen Anwendungen, insbesondere im Gesundheitswesen, bewältigen kann, wo Datensicherheit von grösster Bedeutung ist.

#Zukunftsarbeit

Es gibt zahlreiche Ansätze für zukünftige Forschungen. Eine Möglichkeit wäre, die in Federated Learning verwendeten Machine-Learning-Modelle zu verbessern, um sie noch effektiver zu machen. Ein weiteres Gebiet könnte darin bestehen, Anreizmechanismen zu schaffen, um die Teilnahme der Collaborators zu fördern, was eine Möglichkeit zur Gewährleistung des Vertrauens erfordern würde.

Darüber hinaus könnte auch die Herausforderung, einen einzelnen Manager an der Spitze zu haben, durch die Annahme dezentraler Governance-Strategien angegangen werden. So könnte sichergestellt werden, dass das System robust bleibt, selbst wenn ein Teil ausfällt.

Insgesamt zeigt die Integration von Federated Learning mit Blockchain-Technologie grosses Potenzial für zahlreiche Anwendungen, während die Privatsphäre der Nutzer respektiert und die Datensicherheit gewahrt bleibt.