ブロックチェーン活用クラウド基盤の上でのフェデレーテッド学習

arXiv:2604.20062v1 発表 タイプ：新 要旨：IoT 装置の台頭とクラウドコンピューティングの浸透は、データ駆動型の知性化の新たな時代をもたらしました。従来、巨大なデータ量を一箇所に保管する必要があった中央集権型機械学習モデルは、そのためデータ侵害、プライバシー違反、および規制準拠の問題に対して極めて脆弱です。この報告書では、クラウド・エッジ環境におけるフェデレーテッド学習 (FL) とブロックチェーン技術の融合を詳細に検討し、上述の問題に対する有効な解決策であることを示します。我々は、これらの統合システムにとって重要である調整枠組み、コンセンサスアルゴリズム、データ保管プラクティス、および信頼モデルを対象とした、精緻な 4 次元構造的カテゴライズを提案します。この論文は、2 つの最先端の枠組みである、「多目標強化学習フェデレーテッドブロックチェーン (MORFLB)」と、「持続可能な医療システムのためのフェデレーテッドブロックチェーン IoT 枠組み (FBCI-SHS)」の包括的な比較検討を提示し、それぞれの独自性の貢献と固有の限界を明記します。最後に、我々は現在の文献の統合的な評価を行い、既存の知識システム内における本研究の独自性を明らかにします。この論文は、主要な課題を明らかにするとともに、多様な応用領域を超えた適応性が高く、耐久性があり、標準化された BCFL システムの開発を強調する、将来の研究軌道のための戦略的枠組みを提示します。

arXiv:2604.20062v1 Announce Type: new Abstract: The rise of IoT devices and the uptake of cloud computing have informed a new era of data-driven intelligence. Traditional centralized machine learning models that require a large volume of data to be stored in a single location have therefore become more susceptible to data breaches, privacy violations, and regulatory non-compliance. This report presents a thorough examination of the merging of Federated Learning (FL) and blockchain technology in a cloud-edge setting, demonstrating it as an effective solution to the stated concerns. We are proposing a detailed four-dimensional architectural categorization that meticulously assesses coordination frameworks, consensus algorithms, data storage practices, and trust models that are significant to these integrated systems. The manuscript presents a comprehensive comparative examination of two cutting-edge frameworks: the Multi-Objectives Reinforcement Federated Learning Blockchain (MORFLB), which is designed for intelligent transportation systems, and the Federated Blockchain-IoT Framework for Sustainable Healthcare Systems (FBCI-SHS), elucidating their distinctive contributions and inherent limitations. Lastly, we engage in a thorough evaluation of the literature that integrates a comparative perspective on current frameworks to discern the singular nature of this research within existing knowledge systems. The manuscript culminates in delineating the principal challenges and offering a strategic framework for prospective research trajectories, emphasizing the advancement of adaptive, resilient, and standardized BCFL systems across diverse application domains.