《Decentralized_Privacy_Using_Blockchain-Enabled_Federated_Learning_in_Fog_Computing》精读
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9019859
糟心的一篇文章，整段照抄引用文章、放公式不解释变量字母含义、题目起攻击的防御不写防御，不知这文章怎么上的一区期刊
一、基本信息、前置知识
1.1 基本信息
《Decentralized Privacy Using Blockchain-Enabled Federated Learning in Fog Computing》
作者：Youyang Qu; Longxiang Gao; Tom H. Luan; Yong Xiang; Shui Yu; Bai Li; Gavin Zheng
出版刊物：IEEE Internet of Things Journal ( Volume: 7, Issue: 6)
年份：June 2020
期刊影响因子/分区：2021年9.47/Q1
1.2 前置知识
雾计算
百度百科：
雾计算（Fog Computing），在该模式中数据、（数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，是云计算（Cloud Computing）的延伸概念，由思科（Cisco）提出的。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。
雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象；而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
雾计算不是具体的一种算法，而是偏向一种新型的应用概念
二、解决的问题
- 分布式隐私：融合区块链和联邦学习框架解决雾计算的单点隐私问题, 通过区块链解决隐私保护
去中心化实现的隐私保护
- 投毒攻击证明：区块链系统提供non-tempering特点实现投毒攻击的评估
- 高效率：一方面联邦学习只交换梯度参数，第二方面区块链只存储指针，数据通过链下的分布式Hash表存储
三、创新的方法
3.1 FL-Block体系框架
- 在FL-Block的框架中，区块的区块体中保存所有本地设备的模型更新, 对于每个设备来说包括：
- 在每个epoch的 ( w i ( l ) , { ∇ f k ( w ( l ) ) } s k ∈ S i ) (w_i^{(l)}, \{ \nabla f_k(w^{(l)}) \}_{s_k \in S_i}) (wi(l),{∇fk(w(l))}sk∈Si)
- 本地计算时间
后面的式子可以简单理解: (此次参数， 此次参数的变化量)
- 每个区块的大小被定义为 h + δ m N V h + \delta_m N_V h+δmNV
- h h h代表区块头大小
- δ m \delta_m δm代表模型更新大小
- 每一个矿工Miner拥有一个与其相关联的设备或者其他Miner的充满了本地模型更新数据的候选区块(未上链区块),写入区块数据的过程直到达到区块的最大数据量或者达到等待时间 T w a i t T_{wait} Twait
- 区块的生成速度 λ \lambda λ（在区块头）可以被POW的难度控制,即POW的难度越大/区块目标值越小,区块生成速率 λ \lambda λ越小
- 系统奖励分为数据奖励和挖掘奖励
- 一个初步的验证是：通过比较样本大小 N i N_i Ni与其相关联的计算时间 T l o c a l , i ( l ) T_{local,i}^{(l)} Tlocal,i(l) (样本数量与其对应的计算时间是相关的,所以两者不匹配就会错误) 这在实际中可以由英特尔的软件保护扩展(Intel’s software guard extensions)来保证
体系框架这部分区块链设计可以看《Blockchained_On-Device_Federated_Learning》论文，因为和它一模一样…….emmm, 估计后面的时间效率分析也是一摸一样了….抄袭过于明显了.
算法过程如下：
3.2 去中心化隐私机制
雾服务器（fog server）的网络被称为分布式Hash表(DHT)
为建立区块，提出了混合身份、区块链内存、策略、辅助功能
混合身份(Hybrid identity)
传统公私钥机制的区块链身份可以大量的制造假身份
私人化的定制一套身份来实现访问控制
- u 0 u_0 u0代表唯一终端设备标识者
- u g u_g ug代表客户端设备即身份接受者
身份构建过程：
混合身份公开的部分：
混合身份总体:
(如果分别写g1,g2则是一个十元组，现在用 i , i = 1 , 2 i, i=1,2 i,i=1,2来简写为五元组)
貌似就是将公私钥体系用元组表示了起来，代替了中心化的PKI认证
区块链内存(memory of blockchain)与Policy
根据区块链内存，设BM为内存空间。我们有 B M : { 0 , 1 } 256 → { 0 , 1 } n BM: \{0,1\}^{256}→\{0,1\}^n BM:{0,1}256→{0,1}n，其中 N > > 256 N >> 256 N>>256，这足以存储大数据文件。
模型更新中的前两个输出编码为256位内存地址指针以及一些辅助元数据。其他输出被用来构建序列化的文档。
如果查询L[k]，则返回具有最新时间戳的模型更新。此设置允许插入、删除和更新操作。
kv数据库？key的大小为256位 -> value就是模型数据
我们将策略 p u p_u pu定义为终端设备v可以从特定服务获得的一系列权限。
if v needs to read, update, and delete a dataset, then P v = r e a d , u p d a t e , d e l e t e . P_v = read, update, delete. Pv=read,update,delete.
辅助功能(auxiliary functions)
两个关键函数:
P a r s e ( x ) Parse(x) Parse(x)
不断的将参数传递给特定的交易
V e r i f y ( p k s i g k , x p ) Verify(pk^k_{sig}, x_p) Verify(pksigk,xp)：
帮助验证终端设备的权限
这个逻辑判断是否有问题？？？如果前面的true则后面的and x p x_p xp都不需要判断了。此外，原文缺少必要的符号解释，H是什么？ P u 0 , u g i P_{u_0,u_{g_i}} Pu0,ugi又是啥？（规定的政策？）
当一个模型更新 A a c c e s s A_{access} Aaccess被记录时，Protocol. 3由网络内的节点执行。类似地，当记录模型更新 A d a t a A_{data} Adata时，Protocol. 4由节点执行。
顶不住了，介绍太少看不懂。。
3.3 毒害攻击与防御
攻击者想要在训练时注入毒药，他的做法就是将上传的模型改为：
这种增强攻击使马里模型MM的权值增加 η = n / r \eta = n/r η=n/r，以保证全局模型GM被MM替代。
这样的攻击在全局模型接近收敛的时候最好, 并且攻击者可以随意的更改学习率 η \eta η的比值
然后“防御”呢？？？文章此节就说了攻击就结束了后面居然还有防御的实验评估，绝绝子，不看了。。。。再见
四、总结
无