Greedy Reliab Federated Learning

مشروع GreedyReliabFL يعزز التعلم الفيدرالي باستخدام تقنيات حديثة لضمان الأمان والموثوقية.

الاختيار الأمثل للعملاء:

الاستراتيجية: استخدام طريقة Jaccard Greedy لاختيار المشاركين.

الفائدة: تحسين التنوع والتمثيل في النماذج، مما يعزز الموثوقية والأمان.

تحسين الموثوقية:

التحدي: ضمان موثوقية المشاركين.

الحل: نظام اختيار يعتمد على السمعة مع تقنيات التشفير لضمان النزاهة.

التصدي للهجمات:

التحدي: مواجهة المشاركين الخبيثين.

الحل: تحليل الفروقات في التحديثات باستخدام PCA وتقنيات التجميع لعزل المشاركين الضارين.

نظام العقوبات والمكافآت:

الهدف: تشجيع التعاون العادل بين المشاركين من خلال نظام مكافآت وعقوبات يعزز السلوك النزيه.

استخدام تقنية البلوكشين:

الفائدة: تضمن الشفافية والأمان في إدارة المهام والتدريب عبر الشبكة اللامركزية باستخدام العقود الذكية.

النتائج:

المشروع يحقق تحسناً في الموثوقية والأمان والعدالة في التعلم الفيدرالي من خلال هذه الآليات المبتكرة.