مشخصات مقاله:
عنوان فارسی مقاله:
عنوان انگلیسی مقاله:
کلمات کلیدی مقاله:
مناسب برای رشته های دانشگاهی زیر:
مهندسی فناوری اطلاعات، فناوری اطلاعات و ارتباطات، کامپیوتر
مناسب برای گرایش های دانشگاهی زیر:
امنیت اطلاعات، اینترنت و شبکه های گسترده، دیتا و امنیت شبکه، شبکه های کامپیوتری
وضعیت مقاله انگلیسی و ترجمه:
مقاله انگلیسی را میتوانید به صورت رایگان با فرمت PDF از باکس زیر دانلود نمایید. ترجمه این مقاله با فرمت WORD – DOC آماده خریداری و دانلود آنی میباشد.
فهرست مطالب:
چکیده
1. مقدمه
2. تحقیقات مرتبط
3. مدل سیستم
4. اجرای BP2P-FL
4.1 مدیریت اعضای تیم
4.2 فرایند اشتراک گذاری داده
4.3. مکانیسم اجماع: اثبات مشارکت مدل (POC)
4.3.1. پیشگیری از حملۀ استنتاجی
4.3.2 اجماع مبتنی بر مشارکت گره
4.4 مدیریت اعتبار
5. آزمایشات
5.1 راه اندازی آزمایش
5.2. نتایج آزمایشی
6. نتیجه گیری
منابع
قسمتی از مقاله انگلیسی و ترجمه آن:
Abstract
With the development of the Internet of Things (IoT), the massive data sharing between IoT devices improves the Quality of Service (QoS) and user experience in various IoT applications. However, data sharing may cause serious privacy leakages to data providers. To address this problem, in this study, data sharing is realized through model sharing, based on which a secure data sharing mechanism, called BP2P-FL, is proposed using peer-to-peer federated learning with the privacy protection of data providers. In addition, by introducing the blockchain to the data sharing, every training process is recorded to ensure that data providers offer high-quality data. For further privacy protection, the differential privacy technology is used to disturb the global data sharing model. The experimental results show that BP2P-FL has high accuracy and feasibility in the data sharing of various IoT applications.
چکیده
با پیشرفت اینترنت اشیاء (IoT)، اشتراک¬گذاری داده ها در حجمی انبوه بین دستگاه های IoT، کیفیت خدمات(QoS) و تجربۀ کاربر در برنامه های مختلف IoT را ارتقاء می بخشد. با این حال، به اشتراک گذاری داده ها ممکن است باعث فاش شدن جدی حریم خصوصی ارائه دهندگان داده شود. برای رفع این مشکل، در این مطالعه اشتراک داده ها از طریق اشتراک مدل تحقق می یابد که بر اساس آن یک مکانیسم اشتراک دادۀ امن، به نام BP2P-FL، با استفاده از یادگیری نظیر به نظیر با حفاظت از حریم خصوصی ارائه دهندگان داده ها مطرح می شود. علاوه بر این، با معرفی بلاک چین (زنجیرۀ بلوکی) برای اشتراک گذاری داده ها، هر فرآیند آموزشی ثبت می شود تا اطمینان حاصل شود که ارائه دهندگان داده ها داده های با کیفیت بالا را ارائه می دهند. برای حفاظت بیشتر از حریم خصوصی، از فناوری حریم خصوصی تفاضلی برای آشفته سازی مدل اشتراک دادۀ گلوب استفاده می شود. نتایج تجربی نشان می دهد که BP2P-FL از صحت و امکان پذیری بالایی در به اشتراک گذاری داده های برنامه های IoT مختلف برخوردار است.