區塊鏈是一種分散式的資料庫，通過利用加密演算法、共識機制等技術構造的信任機制，使其儲存的資料安全可靠且防篡改。聯邦學習不僅保護了資料隱私的安全，還利用這些資料在可信、安全的環境下構建了機器學習模型。聯邦學習和區塊鏈的相同點主要如下。

• 分散式結構，每個參與方在其中一個節點中進行資料操作，不同節點之間相互獨立。
• 強調參與節點的地位對等
• 不管是聯邦學習還是區塊鏈，通過明文資料進行運算或交易，都存在資料隱私洩露的風險。因此，在聯邦學習和區塊鏈場景中，資料的操作都需要與密碼學的安全機制，例如同態加密、安全多方、零知識證明等技術相結合，以保護使用者的資料隱私。

聯邦學習和區塊鏈的本質並不相同，主要體現在：

（1）本質不同

聯邦學習的核心是資料不能被移動或複製到其他節點上，每個節點都不知道其他節點的資料。

區塊鏈則相反，為了保證資料的一致性，形成多方共識，需要把資料複製到不同節點上，形成統一賬本，所有節點都保留一份相同的賬本資料。

（2）所屬範疇不同

區塊鏈是一個分散式賬本，屬於資料結構的範疇；

聯邦學習是一種分散式的機器學習模型訓練方法，屬於機器學習範疇

（3）解決的問題不同

聯邦學習要解決小資料、資料割裂、資料孤島而形成的訓練樣本數量不足、質量低的問題，在保護資料隱私安全的前提下聯合各參與方構建高質量的機器學習模型；

區塊鏈的目標是希望構建一個去中心化、防篡改、公開透明的可信計算平臺。

當然，區塊鏈可以與聯邦學習優勢互補、強強聯合。

（1）區塊鏈賦能聯邦學習激勵機制

為推動聯邦學習成為一種可持續的發展模式，必須要激勵資料持有者分享其資料集，對模型貢獻大的參與方進行激勵，從而保證聯邦學習的良性生態且可持續發展。

而要激勵參與者需要評估每個參與者的貢獻

（2）區塊鏈實現聯邦學習利益的自動分配

藉助區塊鏈的共識機制和智慧合約，可以利用激勵機制計算得到的收益，並自動分配給各參與方。

（3）區塊鏈提升聯邦學習防禦能力

利用區塊鏈記錄不可篡改的特點，提升聯邦學習防禦能力。由於聯邦學習當前面臨的一個問題是對抗攻擊問題，例如本地資料的篡改，模型引數的篡改等，都會導致模型效能的下降。而當前的方案，如通過異常檢測等發現異常的資料或客戶端，均很難有效解決這個問題。

結合區塊鏈的不可篡改性，可以將每個參與方的資料和模型引數都儲存在區塊鏈中。這樣，只要有一方的資料或引數被篡改，其資訊會被判定為無效

（4）區塊鏈幫助追蹤聯邦學習的攻擊來源

區塊鏈可以幫助聯邦學習識別並低於潛在攻擊，還可以結合區塊鏈可追溯的特點，對發起惡意攻擊的參與方進行追溯和懲罰