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インターネット・オブ・シングス向け信頼実行環境における安全集約を備えたブロックチェーンベースのフェデレーテッドラーニング

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田中専務

拓海先生、最近部下から「フェデレーテッドラーニングだのブロックチェーンだの」って言われて困っております。これって現場の我々にとって何が変わるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです：プライバシーを守りつつ、現場のモデルを壊れにくく共有する仕組み、共有したモデルの改ざんを防ぐ仕組み、そしてその両方を実行するための安心できる処理領域です。順を追って説明できますよ。

田中専務

プライバシーはわかります。現場のデータを出したくない。でも、我々が導入しても本当に安全なんですか。コストが嵩むだけではないかと不安です。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！ここは三点で考えると良いです。第一に、フェデレーテッドラーニング（Federated Learning、FL、フェデレーテッドラーニング）は生データを外に出さずに各拠点で学習したモデルだけを集めて全体モデルを作る仕組みです。第二に、ブロックチェーン（Blockchain）はモデルの履歴を改ざんしにくく保存します。第三に、Intel SGXのようなTrusted Execution Environment（TEE、信頼実行環境）はモデル集約の計算を安全に実行します。これらを組み合わせるのが今回の提案です。

田中専務

これって要するに、現場のデータは手元に残しておいて、いじられない

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