联合学习（FL）是标准集中学习范式的最吸引人的替代方案之一，允许异质的设备集训练机器学习模型而无需共享其原始数据。但是，FL需要中央服务器来协调学习过程，从而引入潜在的可扩展性和安全性问题。在文献中，已经提出了诸如八卦联合学习（GFL）和支持区块链的联合学习（BFL）之类的无服务器的方法来减轻这些问题。在这项工作中，我们提出了这三种技术的完整概述，该技术根据整体性能指标进行比较，包括模型准确性，时间复杂性，交流开销，收敛时间和能源消耗。广泛的模拟活动允许进行定量分析。特别是，GFL能够节省18％的训练时间，68％的能源和51％的数据相对于CFL解决方案，但无法达到CFL的准确性水平。另一方面，BFL代表了一个可行的解决方案，用于以更高级别的安全性实施分散的学习，以额外的能源使用和数据共享为代价。最后，我们确定了两个分散的联合学习实施的开放问题，并就该新研究领域的潜在扩展和可能的研究方向提供见解。

通过参与大规模联合学习（FL）优化的设备的异构性质的激励，我们专注于由区块链（BC）技术赋予的异步服务器的FL解决方案。与主要采用的FL方法相比，假设同步操作，我们提倡一个异步方法，由此，模型聚合作为客户端提交本地更新。异步设置与具有异构客户端的实际大规模设置中的联合优化思路非常适合。因此，它可能导致通信开销和空闲时段的效率提高。为了评估启用了BC启用的FL的学习完成延迟，我们提供了基于批量服务队列理论的分析模型。此外，我们提供仿真结果以评估同步和异步机制的性能。涉及BC启用的流量的重要方面，例如网络大小，链路容量或用户要求，并分析并分析。随着我们的结果表明，同步设置导致比异步案例更高的预测精度。然而，异步联合优化在许多情况下提供了更低的延迟，从而在处理大数据集时成为一种吸引力的FL解决方案，严重的时序约束（例如，近实时应用）或高度不同的训练数据。

使用人工智能（AI）赋予无线网络中数据量的前所未有的数据量激增，为提供无处不在的数据驱动智能服务而开辟了新的视野。通过集中收集数据集和培训模型来实现传统的云彩中心学习（ML）基础的服务。然而，这种传统的训练技术包括两个挑战：（i）由于数据通信增加而导致的高通信和能源成本，（ii）通过允许不受信任的各方利用这些信息来威胁数据隐私。最近，鉴于这些限制，一种新兴的新兴技术，包括联合学习（FL），以使ML带到无线网络的边缘。通过以分布式方式培训全局模型，可以通过FL Server策划的全局模型来提取数据孤岛的好处。 FL利用分散的数据集和参与客户的计算资源，在不影响数据隐私的情况下开发广义ML模型。在本文中，我们介绍了对FL的基本面和能够实现技术的全面调查。此外，提出了一个广泛的研究，详细说明了无线网络中的流体的各种应用，并突出了他们的挑战和局限性。进一步探索了FL的疗效，其新兴的前瞻性超出了第五代（B5G）和第六代（6G）通信系统。本调查的目的是在关键的无线技术中概述了流动的技术，这些技术将作为建立对该主题的坚定了解的基础。最后，我们向未来的研究方向提供前进的道路。

由于机器学习（ML）模型变得越来越复杂，其中一个中央挑战是它们在规模的部署，使得公司和组织可以通过人工智能（AI）创造价值。 ML中的新兴范式是一种联合方法，其中学习模型部分地将其交付给一组异构剂，允许代理与自己的数据一起培训模型。然而，模型的估值问题，以及数据/模型的协作培训和交易的激励问题，在文献中获得了有限的待遇。本文提出了一种在基于信任区块基网络上交易的ML模型交易的新生态系统。买方可以获得ML市场的兴趣模型，兴趣的卖家将本地计算花在他们的数据上，以增强该模型的质量。在这样做时，考虑了本地数据与训练型型号的质量之间的比例关系，并且通过分布式数据福价（DSV）估计了销售课程中的训练中的数据的估值。同时，通过分布式分区技术（DLT）提供整个交易过程的可信度。对拟议方法的广泛实验评估显示出具有竞争力的运行时间绩效，在参与者的激励方面下降了15 \％。

In recent years, mobile devices are equipped with increasingly advanced sensing and computing capabilities. Coupled with advancements in Deep Learning (DL), this opens up countless possibilities for meaningful applications, e.g., for medical purposes and in vehicular networks. Traditional cloudbased Machine Learning (ML) approaches require the data to be centralized in a cloud server or data center. However, this results in critical issues related to unacceptable latency and communication inefficiency. To this end, Mobile Edge Computing (MEC) has been proposed to bring intelligence closer to the edge, where data is produced. However, conventional enabling technologies for ML at mobile edge networks still require personal data to be shared with external parties, e.g., edge servers. Recently, in light of increasingly stringent data privacy legislations and growing privacy concerns, the concept of Federated Learning (FL) has been introduced. In FL, end devices use their local data to train an ML model required by the server. The end devices then send the model updates rather than raw data to the server for aggregation. FL can serve as an enabling technology in mobile edge networks since it enables the collaborative training of an ML model and also enables DL for mobile edge network optimization. However, in a large-scale and complex mobile edge network, heterogeneous devices with varying constraints are involved. This raises challenges of communication costs, resource allocation, and privacy and security in the implementation of FL at scale. In this survey, we begin with an introduction to the background and fundamentals of FL. Then, we highlight the aforementioned challenges of FL implementation and review existing solutions. Furthermore, we present the applications of FL for mobile edge network optimization. Finally, we discuss the important challenges and future research directions in FL.

Vanilla联合学习（FL）依赖于集中的全球聚合机制，并假设所有客户都是诚实的。这使得FL减轻单一失败和不诚实客户的挑战。由于FL和区块链的好处（例如，民主，激励性和不变性），FL的设计理念中的这些即将到来的挑战呼吁基于区块链的联邦学习（BFL）。但是，香草BFL中的一个问题是，它的功能不会以动态的方式遵循采用者的需求。此外，Vanilla BFL依赖于无法验证的客户的自我报告的贡献，例如数据大小，因为在FL中不允许检查客户的原始数据是否存在隐私问题。我们设计和评估了一种新型的BFL框架，并以更大的灵活性和激励机制（称为Fair-BFL）解决了香草BFL中确定的挑战。与现有作品相反，Fair-BFL通过模块化设计提供了前所未有的灵活性，使采用者可以按照动态的方式调整其业务需求的能力。我们的设计说明了BFL量化每个客户对全球学习过程的贡献的能力。这种量化提供了一个合理的指标，可以在联邦客户之间分配奖励，并帮助发现可能毒害全球模型的恶意参与者。

联合学习（FL）已成为工业物联网（IIOT）网络中数字双胞胎的必不可少的技术。但是，由于FL的主/奴隶结构，抵制主聚合器的单点失败以及恶意IIOT设备的攻击是非常具有挑战性的，同时保证了模型收敛速度和准确性。最近，区块链已进入FL系统，将范式转换为分散的方式，从而进一步提高了系统的安全性和学习可靠性。不幸的是，由于资源消耗庞大，交易量有限和高度沟通复杂性，区块链系统的传统共识机制和架构几乎无法处理大规模的FL任务并在IIT设备上运行。为了解决这些问题，本文提出了一个两层区块链驱动的FL系统，称为Chainfl，该系统将IIOT网络分为多个碎片，作为限制信息交换的标准层，并采用直接的无循环图（DAG） - 基于主链作为主链层，以实现平行和异步的横断面验证。此外，FL程序是定制的，以与区块链深入集成，并提出了修改的DAG共识机制来减轻由异常模型引起的失真。为了提供概念验证的实施和评估，部署了基于HyperLeDger面料和基于自发DAG的Mainchain的多个子链。广泛的实验结果表明，我们提出的链条系统以可接受和快速的训练效率（最高14％）和更强的鲁棒性（最多3次）优于现有的主要FL系统。

智能物联网环境（iiote）由可以协作执行半自动的IOT应用的异构装置，其示例包括高度自动化的制造单元或自主交互收获机器。能量效率是这种边缘环境中的关键，因为它们通常基于由无线和电池运行设备组成的基础设施，例如电子拖拉机，无人机，自动引导车辆（AGV）S和机器人。总能源消耗从多种技术技术汲取贡献，使得能够实现边缘计算和通信，分布式学习以及分布式分区和智能合同。本文提供了本技术的最先进的概述，并说明了它们的功能和性能，特别关注资源，延迟，隐私和能源消耗之间的权衡。最后，本文提供了一种在节能IIOTE和路线图中集成这些能力技术的愿景，以解决开放的研究挑战

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

为了满足下一代无线通信网络的极其异构要求，研究界越来越依赖于使用机器学习解决方案进行实时决策和无线电资源管理。传统的机器学习采用完全集中的架构，其中整个培训数据在一个节点上收集，即云服务器，显着提高了通信开销，并提高了严重的隐私问题。迄今为止，最近提出了作为联合学习（FL）称为联合学习的分布式机器学习范式。在FL中，每个参与边缘设备通过使用自己的培训数据列举其本地模型。然后，通过无线信道，本地训练模型的权重或参数被发送到中央ps，聚合它们并更新全局模型。一方面，FL对优化无线通信网络的资源起着重要作用，另一方面，无线通信对于FL至关重要。因此，FL和无线通信之间存在“双向”关系。虽然FL是一个新兴的概念，但许多出版物已经在FL的领域发表了发布及其对下一代无线网络的应用。尽管如此，我们注意到没有任何作品突出了FL和无线通信之间的双向关系。因此，本调查纸的目的是通过提供关于FL和无线通信之间的相互依存性的及时和全面的讨论来弥合文学中的这种差距。

由于其灵活，安全，表现特性，Edge Computing彻底改变了移动和无线网络世界的世界。最近，我们目睹了越来越多的利用，使得更加努力部署机器学习（ML）技术，例如联邦学习（FL）。与传统的分布式机器学习（ML）相比，FL被宣告以提高通信效率。原始FL假定中央聚合服务器，以聚合本地优化的参数，可能会带来可靠性和延迟问题。在本文中，我们对策略进行了深入的研究，以通过基于当前参与者和/或可用资源进行动态选择的飞行主服务器来替换这一中央服务器。具体来说，我们比较不同的指标来选择该飞行主机并评估共识算法以执行选择。我们的结果表明，使用我们的飞行大师FL框架的运行时显着减少了与我们的EDGEAI测试的测量结果和使用操作边缘测试的Real 5G网络进行的测量结果相比。

最近，基于区块链的联合学习（BFL）引起了密集的研究关注，因为培训过程是可审核的，并且该体系结构无助于避免了Vanilla Federated学习（VFL）中参数服务器的单点故障。然而，BFL大大升级了通信流量量，因为BFL客户端获得的所有本地模型更新（即，模型参数的更改）都将转移给所有矿工进行验证以及所有客户端以进行聚合。相比之下，参数服务器和VFL中的客户端仅保留汇总模型更新。因此，BFL的巨大沟通流量将不可避免地损害培训效率，并阻碍BFL现实的部署。为了提高BFL的实用性，我们是第一个通过压缩BFL中的通信（称为BCFL）来提出基于快速区块链的联合学习框架的人之一。同时，我们得出了BCFL的收敛速率，而非凸损失损失。为了最大化最终模型的准确性，我们进一步提出问题，以最大程度地减少收敛率的训练损失，而相对于压缩率和块生成速率的训练时间有限，这是BI-CONVEX优化问题，可以是有效解决。最后，为了证明BCFL的效率，我们对标准CIFAR-10和女权主义数据集进行了广泛的实验。我们的实验结果不仅验证了我们的分析的正确性，而且还表明BCFL可以显着将通信流量降低95-98％，或者与BFL相比，训练时间缩短了90-95％。

The advent of Federated Learning (FL) has ignited a new paradigm for parallel and confidential decentralized Machine Learning (ML) with the potential of utilizing the computational power of a vast number of IoT, mobile and edge devices without data leaving the respective device, ensuring privacy by design. Yet, in order to scale this new paradigm beyond small groups of already entrusted entities towards mass adoption, the Federated Learning Framework (FLF) has to become (i) truly decentralized and (ii) participants have to be incentivized. This is the first systematic literature review analyzing holistic FLFs in the domain of both, decentralized and incentivized federated learning. 422 publications were retrieved, by querying 12 major scientific databases. Finally, 40 articles remained after a systematic review and filtering process for in-depth examination. Although having massive potential to direct the future of a more distributed and secure AI, none of the analyzed FLF is production-ready. The approaches vary heavily in terms of use-cases, system design, solved issues and thoroughness. We are the first to provide a systematic approach to classify and quantify differences between FLF, exposing limitations of current works and derive future directions for research in this novel domain.

随着对数据隐私和所有权的越来越关注，近年来见证了机器学习（ML）的范式转移。新兴的范式，联合学习（FL）引起了人们的关注，并已成为机器学习实现的新设计。 FL可以在中央服务器的协调下启用数据筒仓的ML模型培训，从而消除了开销，而无需共享原始数据。在本文中，我们对FL范式进行了综述，尤其是比较类型，网络结构和全局模型聚合方法。然后，我们对能源域中的FL应用进行了全面审查（请参阅本文的智能电网）。我们提供FL的主题分类，以解决各种与能源有关的问题，包括需求响应，识别，预测和联合优化。我们详细描述了分类法，并以讨论各个方面的讨论，包括其能源信息学应用程序中的挑战，机会和局限性，例如能源系统建模和设计，隐私和进化。

机器学习（ML）是一种在车辆互联网（IOV）上培训预测模型的分布式方法，以实现智能公共交通。由于交通状况会随着时间而变化，因此必须连续有效地更新流量流动和乘客等待时间的ML模型。联合学习（FL）是一种分布式机器学习方案，允许车辆接收连续的模型更新，而无需将原始数据上传到云中并等待培训模型。但是，由于车辆在公共场所旅行以来，智能公共交通中FL容易受到中毒或DDOS攻击的影响。此外，由于设备异质性和不平衡数据分布，同步聚合策略在聚集之前从特定车辆中收集本地模型的同步聚合策略效率低下。尽管有异步联合学习（AFL）方案是通过收到本地模型来提高效率的，但陈旧的本地模型仍然不合理地加权，导致学习绩效不佳。为了实现更明智的公共交通，本文提供了一个基于动态缩放系数（DBAFL）的基于区块链的异步联合学习方案。具体而言，基于委员会的新型共识算法用于区块链，以最低的时间成本提高了可靠性。同时，设计的动态缩放系数允许AFL为陈旧的本地模型分配合理的重量。在异质设备上进行的广泛实验验证了DBAFL的学习效果，效率和可靠性优于外观的实验。

Federated Learning (FL) has become a key choice for distributed machine learning. Initially focused on centralized aggregation, recent works in FL have emphasized greater decentralization to adapt to the highly heterogeneous network edge. Among these, Hierarchical, Device-to-Device and Gossip Federated Learning (HFL, D2DFL \& GFL respectively) can be considered as foundational FL algorithms employing fundamental aggregation strategies. A number of FL algorithms were subsequently proposed employing multiple fundamental aggregation schemes jointly. Existing research, however, subjects the FL algorithms to varied conditions and gauges the performance of these algorithms mainly against Federated Averaging (FedAvg) only. This work consolidates the FL landscape and offers an objective analysis of the major FL algorithms through a comprehensive cross-evaluation for a wide range of operating conditions. In addition to the three foundational FL algorithms, this work also analyzes six derived algorithms. To enable a uniform assessment, a multi-FL framework named FLAGS: Federated Learning AlGorithms Simulation has been developed for rapid configuration of multiple FL algorithms. Our experiments indicate that fully decentralized FL algorithms achieve comparable accuracy under multiple operating conditions, including asynchronous aggregation and the presence of stragglers. Furthermore, decentralized FL can also operate in noisy environments and with a comparably higher local update rate. However, the impact of extremely skewed data distributions on decentralized FL is much more adverse than on centralized variants. The results indicate that it may not be necessary to restrict the devices to a single FL algorithm; rather, multi-FL nodes may operate with greater efficiency.

在本文中，我们研究了多服务器边缘计算中基于区块链的联合学习（BFL）的新延迟优化问题。在此系统模型中，分布式移动设备（MDS）与一组Edge服务器（ESS）通信，以同时处理机器学习（ML）模型培训和阻止开采。为了协助ML模型培训用于资源受限的MD，我们制定了一种卸载策略，使MD可以将其数据传输到相关的ESS之一。然后，我们基于共识机制在边缘层上提出了一个新的分散的ML模型聚合解决方案，以通过基于对等（P2P）基于基于的区块链通信构建全局ML模型。区块链在MDS和ESS之间建立信任，以促进可靠的ML模型共享和合作共识形成，并能够快速消除由中毒攻击引起的操纵模型。我们将延迟感知的BFL作为优化，旨在通过联合考虑数据卸载决策，MDS的传输功率，MDS数据卸载，MDS的计算分配和哈希功率分配来最大程度地减少系统延迟。鉴于离散卸载和连续分配变量的混合作用空间，我们提出了一种具有参数化优势演员评论家算法的新型深度强化学习方案。从理论上讲，我们根据聚合延迟，迷你批量大小和P2P通信回合的数量来表征BFL的收敛属性。我们的数值评估证明了我们所提出的方案优于基线，从模型训练效率，收敛速度，系统潜伏期和对模型中毒攻击的鲁棒性方面。

随着无线标准的发展，引入了更复杂的功能，以解决吞吐量，延迟，安全性和效率方面的增加。为了释放此类新功能的潜力，目前正在利用人工智能（AI）和机器学习（ML）（ML）来从数据中得出模型和协议，而不是通过手工编程。在本文中，我们探讨了将ML应用于下一代无线局域网（WLAN）的可行性。更具体地说，我们专注于IEEE 802.11AX空间重用（SR）问题，并通过联合学习（FL）模型来预测其性能。在这项工作中概述的FL解决方案集是2021年国际电信联盟（ITU）AI的5G挑战赛的一部分。

联合学习（FL）和分裂学习（SL）是两种新兴的协作学习方法，可能会极大地促进物联网（IoT）中无处不在的智能。联合学习使机器学习（ML）模型在本地培训的模型使用私人数据汇总为全球模型。分裂学习使ML模型的不同部分可以在学习框架中对不同工人进行协作培训。联合学习和分裂学习，每个学习都有独特的优势和各自的局限性，可能会相互补充，在物联网中无处不在的智能。因此，联合学习和分裂学习的结合最近成为一个活跃的研究领域，引起了广泛的兴趣。在本文中，我们回顾了联合学习和拆分学习方面的最新发展，并介绍了有关最先进技术的调查，该技术用于将这两种学习方法组合在基于边缘计算的物联网环境中。我们还确定了一些开放问题，并讨论了该领域未来研究的可能方向，希望进一步引起研究界对这个新兴领域的兴趣。

这项工作调查了联合学习的可能性，了解IOT恶意软件检测，并研究该新学习范式固有的安全问题。在此上下文中，呈现了一种使用联合学习来检测影响物联网设备的恶意软件的框架。 n-baiot，一个数据集在由恶意软件影响的几个实际物联网设备的网络流量，已被用于评估所提出的框架。经过培训和评估监督和无监督和无监督的联邦模型（多层Perceptron和AutoEncoder）能够检测到MATEN和UNEEN的IOT设备的恶意软件，并进行了培训和评估。此外，它们的性能与两种传统方法进行了比较。第一个允许每个参与者在本地使用自己的数据局面训练模型，而第二个包括使参与者与负责培训全局模型的中央实体共享他们的数据。这种比较表明，在联合和集中方法中完成的使用更多样化和大数据，对模型性能具有相当大的积极影响。此外，联邦模型，同时保留了参与者的隐私，将类似的结果与集中式相似。作为额外的贡献，并衡量联邦方法的稳健性，已经考虑了具有若干恶意参与者中毒联邦模型的对抗性设置。即使使用单个对手，大多数联邦学习算法中使用的基线模型聚合平均步骤也很容易受到不同攻击的影响。因此，在相同的攻击方案下评估了作为对策的其他模型聚合函数的性能。这些职能对恶意参与者提供了重大改善，但仍然需要更多的努力来使联邦方法强劲。