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摘要虽然集中式服务器构成单一失败的风险，但通过在多个实体之间实施共识机制，诸如区块链之类的结构化方法提供了令人信服的解决方案。将分布式计算与加密技术合并，分散技术引入了一种新颖的计算范式。区块链通过跨网络节点的共识来验证和记录交易，确保安全，透明和防篡改数据管理。联合学习（FL）作为一个分布式机器学习框架，使参与者能够通过避免直接的原始数据交换来协作训练模型，同时可以保护数据隐私。尽管对分散方法的兴趣日益增加，但它们在FL中的应用仍未得到充实。本文对基于区块链的FL（BCFL）进行了彻底的调查，从而聚焦了区块链的安全功能与FL隐私保护模型培训功能之间的协同作用。首先，我们从三个方面介绍了BCFL的分类法，包括分散的，单独的网络和基于声誉的体系结构。然后，我们总结了BCFL系统的一般体系结构，提供了对区块链信息的FL体系结构的全面观点。之后，我们分析了BCFL在医疗保健，物联网和其他对隐私敏感区域的应用。最后，我们确定了BCFL的未来研究方向。
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