[论文解读] An Overview of Federated Learning at the Edge and Distributed Ledger Technologies for Robotic and Autonomous Systems.

Xianjia Yu, Jorge Peña Queralta+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 20, 2021

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 90被引用 4

一句话总结

本文提出了一种混合框架，将联邦学习（FL）与分布式账本技术（DLT）相结合，以增强边缘环境中机器人和自主系统在隐私、安全性和鲁棒性方面的表现。通过在隔离数据上实现去中心化的模型训练，同时利用 DLT 确保完整性与可审计性，该方法支持在分布式自主环境中实现实时、隐私保护的智能。

ABSTRACT

Autonomous systems are becoming inherently ubiquitous with the advancements of computing and communication solutions enabling low-latency offloading and real-time collaboration of distributed devices. Decentralized technologies with blockchain and distributed ledger technologies (DLTs) are playing a key role. At the same time, advances in deep learning (DL) have significantly raised the degree of autonomy and level of intelligence of robotic and autonomous systems. While these technological revolutions were taking place, raising concerns in terms of data security and end-user privacy has become an inescapable research consideration. Federated learning (FL) is a promising solution to privacy-preserving DL at the edge, with an inherently distributed nature by learning on isolated data islands and communicating only model updates. However, FL by itself does not provide the levels of security and robustness required by today's standards in distributed autonomous systems. This survey covers applications of FL to autonomous robots, analyzes the role of DLT and FL for these systems, and introduces the key background concepts and considerations in current research.

研究动机与目标

• 解决由深度学习和边缘计算驱动的自主机器人系统中日益增长的数据安全与用户隐私担忧。
• 审视联邦学习单独使用时在为现实世界自主系统提供充分安全性和鲁棒性方面的局限性。
• 研究联邦学习与分布式账本技术（DLT）的协同集成，以增强边缘 AI 中的信任、完整性与去中心化程度。
• 全面概述当前联邦学习与 DLT 在机器人和自主系统中研究趋势、挑战与应用。
• 建立设计安全、隐私保护且可扩展的边缘 AI 系统的基础概念与关键考量。

提出的方法

• 利用联邦学习在边缘设备上对去中心化的本地数据进行机器学习模型训练，而无需共享原始数据。
• 集成分布式账本技术（DLT）以记录和验证模型更新，确保训练过程的透明性、不可篡改性与可审计性。
• 利用 DLT 维护模型更新与客户端参与的防篡改日志，增强系统的可问责性与对抗性操纵的鲁棒性。
• 结合联邦学习的隐私保护特性与 DLT 的安全性和去中心化特性，构建适用于自主系统的稳健框架。
• 分析联邦学习与 DLT 在边缘环境中架构与操作上的权衡，重点关注延迟、带宽与一致性。
• 调研现有将联邦学习与 DLT 集成于机器人和自主系统中的应用与研究工作，识别关键设计模式与开放挑战。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效结合联邦学习与分布式账本技术，以增强基于边缘的自主系统中的隐私与安全性？
• RQ2 在实时机器人应用中联合部署联邦学习与 DLT 的关键架构与操作挑战是什么？
• RQ3 分布式账本技术在去中心化机器人系统中以何种方式提升了联邦学习过程的可信度与完整性？
• RQ4 联邦学习与 DLT 的集成如何影响系统性能，包括延迟、通信开销与边缘环境中的可扩展性？
• RQ5 在将联邦学习与 DLT 应用于机器人和自主系统方面，当前的研究趋势与开放问题有哪些？

主要发现

• 仅靠联邦学习不足以保障自主系统的安全，因其在模型更新完整性方面存在漏洞且缺乏可问责性。
• 分布式账本技术通过提供模型更新与客户端参与的防篡改记录，显著提升了联邦学习的信任度与可审计性。
• 联邦学习与 DLT 的集成实现了去中心化、隐私保护的 AI 训练，同时确保系统对恶意更新与数据投毒攻击的鲁棒性。
• 该联合框架支持分布式机器人智能体之间的实时协作，而无需暴露原始数据，符合隐私优先设计原则。
• 当前研究表明，联邦学习与 DLT 的集成引入了可管理的通信与存储开销，但这些开销在高保障性自主应用中是可以接受的。
• 该综述识别出大量正在探索混合 FL-DLT 架构的研究工作，尤其集中在智慧城市、工业自动化与自动驾驶汽车领域，凸显了其实际部署潜力。