一种基于区块链的联邦学习贡献评价方案

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摘 要：为了实现联邦学习中公平的收益分配，需要有一个指标来量化每个数据提供者对联合模型的贡献。针对现有的贡献评价方案存在的隐私泄露、不透明和依赖中心服务器等问题，提出一种基于区块链的透明的联邦学习贡献评价方案。首先，提出基于改进的Paillier安全聚合算法，通过联合解密避免了在模型聚合阶段对用户本地数据的推断。（剩余16164字）

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