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联合学习（FL）最近是一种用于协作培训机器学习模型的革命性方法。根据这个新颖的框架，多个参与者协作培训全球模型，与中央聚合器协调而无需共享其本地数据。由于FL在不同领域，安全性和隐私问题上获得了普及，因此由于该解决方案的分布性质而引起了人们的关注。因此，将该策略与区块链技术整合在一起已被合并为确保参与者隐私和安全性的首选选择。本文探讨了科学界在采用启用区块链的FL的情况下定义隐私解决方案所做的研究工作。它全面总结了与FL和区块链相关的背景，评估现有架构的集成以及主要的攻击以及可能的对策，以确保在这种情况下进行隐私。最后，它回顾了启用了启用区块链的FL方法的主要应用程序方案。这项调查可以帮助学术界和行业从业人员了解哪种理论和技术可以通过区块链来提高FL的性能，以保护隐私，哪些是这部小说中的主要挑战和未来的方向，并且仍然不足以探索。我们认为，这项工作为对先前的调查提供了新的贡献，并且是探索当前景观，了解观点并为这种融合的区块链和联合学习融合的进步或改进铺平道路的宝贵工具。
基于区块链的联合学习中的隐私权...
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