Phương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng Blockchain

Phương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng BlockchainPhương pháp học tập liên kết trong môi trường thông minh dựa trên nền tảng Blockchain

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Trần Công Hùng

Phản biện 1: ……… Phản biện 2: ………

Đề án tốt nghiệp sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm đề

án tốt nghiệp thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc: giờ ngày tháng năm 2023

Có thể tìm hiểu đề án tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong thời đại kỹ thuật số, hầu hết tất cả các mô hình kinh doanh đã trải qua những thay đổi chưa từng có nhờ nhiều tiến bộ trong công nghệ thông tin và truyền thông như Internet of Things (IoT) Một công nghệ nổi bật đã

thay đổi cục diện công nghệ cao là công nghệ Blockchain

Blockchain cung cấp sổ cái phi tập trung và có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, trong khi Federated Learning đảm bảo bảo mật và quyền riêng tư, được sử dụng trong các hệ thống quan trọng như y tế thông minh

và thành phố thông minh, thúc đẩy tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và môi trường thông minh

Xuất phát từ những lý do trên, học viên chọn thực hiện đề tài luận văn tốt nghiệp chương trình đào tạo thạc sĩ

có tên “Phương Pháp Học Tập Liên Kết Trong Môi Trường Thông Minh Dựa Trên Nền Tảng Blockchain”

2 Tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài

3 Mục tiêu, ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu và đề xuất phương pháp tích hợp học tập liên kết (FL) trong môi trường thông minh dựa trên chuỗi khối Blockchain.

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

5 Phương pháp nghiên cứu

6 Bố cục đề án

Nội dung của luận văn được trình bày trong bốn chương nội dung chính như sau:

- Chương 1: Tổng quan đề tài

- Chương 2: Các công trình liên quan

- Chương 3: Thuật toán đề xuất

- Chương 4: Kết quả mô phỏng thực nghiệm

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 Tổng quan về công nghệ Blockchain

1.1.1 Blockchain là gì?

Blockchain (chuỗi khối) là một cơ sở dữ liệu phân cấp được mã hóa, mỗi khối trong chuỗi chứa thông tin về thời gian, liên kết với khối trước và dữ liệu giao dịch Nó được sử dụng để bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu và đạt được sự đồng thuận phân cấp, và

có ứng dụng trong việc ghi lại sự kiện, quản lý hồ

sơ y tế, xử lý giao dịch và nhiều lĩnh vực khác

1.1.2 Đặc điểm của Blockchain

Công nghệ blockchain tương đồng với cơ sở

dữ liệu, chỉ khác ở việc tương tác với cơ sở dữ liệu

Để hiểu blockchain, cần nắm năm định nghĩa sau: chuỗi khối, cơ chế đồng thuận phân tán đồng đẳng (Distributed), tính toán tin cậy (Trusted Computing), hợp đồng thông minh (Smart Contracts) và bằng chứng công việc (Proof Of Work - PoW), bằng chứng kí gửi hay bằng chứng

cổ phần (Proof of Stake - PoS) Mô hình tính toán này là nền tảng của việc tạo ra các ứng dụng phân tán

1.1.3 Cơ chế đồng thuận phân tán (Distributed) 1.1.4 Chuỗi khối và dịch vụ chuỗi khối

1.1.5 Tính toán tin cậy (Trusted Computing) 1.1.6 Hợp đồng thông minh (Smart Contracts) 1.1.7 Proof of Work (Bằng chứng Công việc - PoW)

1.1.8 Proof of Stake (PoS - Bằng chứng cổ phần)

1.2 Tổng quan về Phương pháp Học tập liên kết

Học liên kết (học cộng tác hay Federated Learning) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép các mô hình học từ dữ liệu phân tán

mà không cần truyền dữ liệu đến một trung tâm tập

trung, giải quyết một trong những thách thức quan trọng của kỷ nguyên kỹ thuật số

1.2.1 Khái niệm

Học liên kết (học cộng tác hay Federated Learning) là một phương pháp học máy phân tán, cho phép các thiết bị (như điện thoại di động, máy tính bảng) hoặc các đơn vị (như bệnh viện, tổ chức) đóng vai trò làm các nút mạng, mỗi nút chỉ giữ lại dữ liệu của riêng mình và chỉ chia sẻ các tham số được tạo ra trong quá trình huấn luyện với các nút khác

1.2.3 Các tính năng chính của Phương pháp Học tập liên kết

Phương pháp Học tập liên kết có các tính năng chính như: Bảo vệ quyền riêng tư; Bảo mật

dữ liệu; Tiết kiệm băng thông; Xử lý dữ liệu phân

1.3 Tổng quan về Phương pháp Học tập liên kết dựa trên Blockchain (BCFL)

BCFL (Blockchain-based Federated Learning) là một phương pháp kết hợp giữa Blockchain và Federated Learning để giải quyết các vấn đề về quản lý dữ liệu, bảo mật, tính toàn vẹn và quyền riêng tư trong quá trình huấn luyện mô hình học liên kết.

BCFL sử dụng Blockchain như một công cụ quản

lý phân tán để lưu trữ dữ liệu và mô hình học liên kết Mỗi thiết bị hoặc nguồn dữ liệu tham gia vào quá trình huấn luyện sẽ lưu trữ dữ liệu của mình trên Blockchain

và chỉ chia sẻ các bản cập nhật mô hình Điều này đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu, vì không có dữ liệu thực tế được chia sẻ trực tiếp giữa các thành viên trong mạng lưới

1.3.1 Kiến trúc của BCFL

Kiến trúc của BCFL (Blockchain-based Federated Learning) bao gồm các thành phần chính sau:

- Blockchain Platform

- Thành viên trong mạng lưới

- Giao tiếp phân tán

- Huấn luyện học liên kết

- Bảo mật và tính toàn vẹn

- Quản lý quyền riêng tư

Trong BCFL (Blockchain-based Federated Learning), dữ liệu được lưu trữ và quản lý trong mạng lưới Blockchain nhưng dữ liệu không được lưu trữ trực tiếp trên Blockchain Thay vào đó, dữ liệu được lưu trữ tại các nút tham gia trong mạng lưới Các nút này có thể là các thiết bị cá nhân, máy tính hoặc hệ thống lưu trữ phân tán.

1.3.3 Nền tảng áp dụng triển khai

Nền tảng triển khai BCFL có thể sử dụng các công nghệ Blockchain như Ethereum, Hyperledger Fabric, hay Quorum để xây dựng mạng lưới Blockchain Các công nghệ Blockchain này cung cấp một môi trường phát triển và triển khai thông qua các công cụ và thư viện cho phép việc xây dựng ứng dụng dựa trên Blockchain

1.3.4 Cải tiến mô hình BCFL

Cải tiến mô hình BCFL có thể được thực hiện trong một số khía cạnh để nâng cao hiệu suất, bảo mật và tính linh hoạt của quá trình học

tập liên kết trên nền tảng Blockchain như: Tăng cường tính riêng tư; Tăng tốc độ và hiệu suất; Độ tin cậy và bảo mật của mạng lưới; Quản lý và

truy xuất nguồn gốc dữ liệu; Mở rộng và tích hợp; Tích hợp công nghệ mới

1.3.5 Cải thiện hiệu suất của mô hình BCFL

Để cải thiện hiệu suất của mô hình BCFL, ta

có thể áp dụng các kỹ thuật và phương pháp sau:

Tối ưu hóa quá trình giao tiếp; Tối ưu hóa quá trình giao tiếp; Cải thiện quản lý tài nguyên; Tối

ưu hóa quá trình học tập; Tối ưu hóa cấu trúc mô hình; Sử dụng phương pháp tập trung và phân tán kết hợp

1.3.6 Đo lường hiệu quả và cải thiện mô hình BCFL

Đo lường hiệu quả và cải thiện mô hình BCFL (Blockchain-based Federated Learning) là quá trình đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống BCFL như: Độ chính xác; Thời gian huấn luyện; Số lượng truyền thông; Bảo mật và riêng tư; Khả năng mở rộng

CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN BLOCKCHAIN VÀ HỌC TẬP LIÊN KẾT

2.1 Các công trình liên quan Blockchain tích hợp AI

Theo nghiên cứu của Erik Karger, Trí tuệ nhân tạo

và Blockchain là một trong những công nghệ phổ biến

nhất Kết hợp hai công nghệ cũng chứa đựng nhiều tiềm năng Chẳng hạn, chuỗi khối có thể giúp giải quyết những khó khăn cụ thể liên quan đến AI, chẳng hạn như vấn đề

về hộp đen Ngược lại, AI mang đến cơ hội cải thiện quy trình khai thác của Blockchain hoặc hợp đồng thông minh Tác giả đã thực hiện đánh giá tài liệu có hệ thống để thu hẹp khoảng cách nghiên cứu này và cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện đầu tiên về lĩnh vực mới nổi này bằng cách cung cấp ba phân loại các tùy chọn khác nhau để kết nối Blockchain và AI

2.2 Các công trình liên quan Blockchain tích hợp học máy

Các nghiên cứu trong lĩnh vực này bao gồm việc sử dụng chuỗi khối và máy học để cải thiện tính bảo mật và xác thực trong hồ sơ giáo dục, đảm bảo quyền riêng tư của

dữ liệu nhạy cảm và tận dụng tiềm năng trong truyền thông và mạng Các hệ thống và phương pháp được đề xuất như LearningChain đều tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư và đào tạo mô hình dự đoán Các nghiên cứu này chứng minh lợi ích của việc kết hợp chuỗi khối và học máy trong giáo dục và bảo mật dữ liệu

2.3 Các công trình liên quan Blockchain tích hợp học tập liên kết

Bài viết của các tác giả Dong Li, Zai Luo & Bo Cao thảo luận về tiềm năng sử dụng công nghệ chuỗi khối

trong học tập liên kết (FL) để tăng cường quyền riêng tư

và bảo mật trong các lĩnh vực khác nhau của Internet vạn vật (IoT), bao gồm thành phố thông minh, chăm sóc sức khỏe thông minh và công nghiệp thông minh Bài báo đề xuất một nghiên cứu có hệ thống về quyền riêng tư và bảo mật trong các phương pháp FL dựa trên chuỗi khối và cung cấp một lộ trình khách quan về tình trạng nghiên cứu hiện tại trong lĩnh vực này.

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

3.1 Mô hình học tập liên kết trên nền tảng Blockchain

Giải pháp đề xuất

Mô hình học tập liên kết trên nền tảng Blockchain

là một giải pháp đề xuất để cải thiện hiệu suất, bảo mật

và quyền riêng tư trong quá trình học tập liên kết bao

gồm các thành phần chính sau: Blockchain; Hợp đồng thông minh; Bảo mật và Quyền riêng tư Dữ liệu; Cơ chế đồng thuận; Cơ chế khuyến khích

Lợi ích

Các lợi ích chính mà mô hình mang lại: Bảo vệ quyền riêng tư; Đáng tin cậy và tính bảo mật; Tính chất

mở và công bằng; Tiềm năng mở rộng cao

Kế hoạch triển khai

3.2 Thuật toán đề xuất

Mô hình chia sẻ được chia thành hai phần, mạng học tập liên kết và mạng chuỗi khối

Hình 3.1 Mô hình chia sẻ dữ liệu

Hình 3.2: Mô hình phân phối sử dụng Blockchain Các nút tham gia vào mạng có thể được chia thành

năm loại sau: Người yêu cầu học liên kết; Những người tham gia học tập liên kết; Nút tổng hợp; Trung tâm điện toán; Hợp đồng thông minh

Hình 3.3 Thuật toán mô hình tính toán phân phối học liên kết

trong Blockchain

Phần lớn dữ liệu được tạo ở lớp biên vì để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu Trong mô hình được đề xuất này, thay vì chia sẻ lớp dữ liệu trực tiếp thì chỉ chia sẻ tham số mô hình dựa trên dữ liệu cục bộ đã được đào tạo Các tầng trung gian như lớp biên, lớp mạng sương mù, v.v sẽ chỉ nhận các tham số mô hình đã được tổng hợp và được gửi bởi lớp dữ liệu bằng cách sử dụng kỹ thuật học liên kết

Hình 3.1: Cấu trúc của khối trong mạng Blockchain

Hình 3.2: Quy trình làm việc của khung tính toán được đề

xuất ở lớp biên

Hình 3.3: Quy trình làm việc của khung tính toán được đề

xuất ở lớp mạng sương mù 3.3 Tiêu chí đánh giá

Khi đề xuất triển khai học liên kết trong môi trường Blockchain, một số tiêu chí quan trọng cần xem xét để triển khai học liên kết trong môi trường Blockchain như:

Tính bảo mật; Tính riêng tư; Tính khả dụng; Tính nhất quán; Độ tin cậy và Khả năng chứng thực; Tính Công bằng và Phân quyền; Hiệu suất và Khả năng mở rộng; Tích hợp dễ dàng

CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1 Thực nghiệm trên ứng dụng truy xuất nguồn gốc thực phẩm

Ứng dụng học liên kết (Federated Learning) trên Blockchain trong việc truy xuất nguồn gốc sản phẩm có

thể mang lại một số lợi ích quan trọng như: Bảo vệ quyền riêng tư; Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu; Xác minh dữ liệu và mô hình; Hợp tác phân tán; Tích hợp thông tin từ nhiều nguồn

Khi ứng dụng học liên kết trên Blockchain trong truy xuất nguồn gốc sản phẩm có thể thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Thiết lập mạng lưới Blockchain

Bước 2: Xây dựng mô hình học liên kết

Bước 3: Ghi nhật ký và chia sẻ thông tin

Bước 4: Xác minh tính toàn vẹn và đáng tin cậy Bước 5: Truy xuất nguồn gốc sản phẩm

Dưới đây là sơ đồ hệ thống ứng dụng học liên kết trong môi trường Blockchain để ứng dụng trong việc truy xuất nguồn gốc sản phẩm:

Hình 4.1: Sơ đồ ứng dụng truy xuất nguồn gốc sử dụng phương pháp Học liên kết trong môi trường

Blockchain

4.2 Kết quả hiệu năng của mạng Blockchain áp dụng học tập liên kết

Hình 4.2: Tỷ lệ chính xác của lớp biên

Hình 4.3: Tỷ lệ chính xác của lớp mạng sương mù

Hình 4.4: Giá trị mất mát với lớp biên

Hình 4.5: Tỷ lệ mất lớp sương mù

Hình 4.6: Tỷ lệ chính xác với lớp biên

Hình 4.7: Tỷ lệ chính xác với lớp sương mù

Kết quả truy tìm được nguồn gốc sản phẩm:

Hình 4.8: Truy tìm nguồn gốc sản phẩm Arabica

Hình 4.9: Trích xuất thông tin Café Pacamara 4.3 Kết quả và thảo luận

PHẦN KẾT LUẬN

1 Kết quả nghiên cứu đề tài:

Trong nghiên cứu này, tôi nghiên cứu mô hình nhiều lớp được đề xuất sử dụng hiệu quả các tính năng của công nghệ chuỗi khối và phương pháp học tập liên kết để cung cấp một nền tảng tìm kiếm truy xuất nguồn gốc sản phẩm Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình đề xuất là đủ để huấn luyện mô hình để đưa ra quyết định với độ chính xác cao mà không cần chia sẻ đào tạo dữ liệu địa phương Mô hình đề xuất có cơ chế khuyến khích

bị hạn chế đối với những người tham gia trong nút cục bộ trong quá trình đào tạo Ngoài ra, tôi cũng

xây dựng mô hình học liên kết trên nền tảng Blockchain cho nghiên cứu để có thể tạo ra một mô hình học liên kết sử dụng các thuật toán và phương pháp học máy để tận dụng sự phân tán và bảo mật của Blockchain Mô hình này có thể cho phép các bên tham gia hợp tác huấn luyện mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu thật, bảo vệ quyền riêng

tư và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình học liên kết Tăng cường tính minh bạch và xác thực trong quá trình học liên kết: Blockchain có thể được sử dụng để tăng cường tính minh bạch và xác thực trong quá trình học liên kết Các giao thức và cơ chế hợp đồng thông minh trên Blockchain có thể đảm bảo rằng mỗi bên tham gia đóng góp dữ liệu và tính toán một cách trung thực và công bằng, cũng có thể tiến hành đánh giá hiệu suất và khả năng mở rộng của mô hình học liên kết trong môi trường Blockchain Nghiên cứu có thể đo lường thời gian

xử lý, hiệu suất mạng và khả năng mở rộng của hệ thống khi số lượng người dùng và dữ liệu tăng lên

Có thể tập trung vào ứng dụng của học liên kết trong việc truy xuất nguồn gốc sản phẩm Sử dụng Blockchain để lưu trữ thông tin về nguồn gốc và lịch trình của sản phẩm có thể cung cấp một hệ thống minh bạch và tin cậy cho việc xác định nguồn gốc và định danh các sản phẩm

2 Ưu và nhược điểm của đề tài

Đề tài đã tìm hiểu được một số ưu điểm:

- Tính bảo mật trong Blockchain: Blockchain cung cấp tính bảo mật cao bằng cách mã hóa và phân tán dữ liệu trên mạng Học liên kết trên Blockchain cho phép các bên tham gia hợp tác huấn luyện mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu thật

sự, bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu

- Tính minh bạch: Blockchain tạo ra một hệ thống phi tập trung, trong đó mọi giao dịch và thay đổi đều được ghi lại và công khai Điều này giúp tăng cường tính minh bạch trong quá trình truy xuất nguồn gốc sản phẩm, cho phép người dùng kiểm tra

và xác minh thông tin về nguồn gốc và lịch trình của sản phẩm

- Khả năng xác thực: Học liên kết trên Blockchain có thể sử dụng các cơ chế xác thực và chứng thực thông qua giao thức và hợp đồng thông minh Điều này đảm bảo rằng mỗi bên tham gia