arXiv: DeepSeek@Naicheng Li, Javad Dogani, Rui Wang, Kaitai Liang, Nikolaos Laoutaris
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推荐理由：该工作首次在去中心化FL中实现轮内不可链接性与BitTorrent级效率共存，为大规模分布式机器学习隐私保护提供了实用方案，尤其适合对隐私敏感或需要弹性扩容的场景。
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5月12日
19:11
FLTorrent提出一种去中心化的联邦学习（FL）数据分发层，使用BitTorrent协议替代传统中央聚合器，解决性能瓶颈与隐私风险。其核心创新在于“预热阶段”，通过轮前混淆、随机延迟和协调调度（tracker不参与数据传输）实现轮内源不可链接性，防止攻击者通过P2P邻居关系推断更新来源。作者推导了传输归属后验概率的上界，并提出GreedyFastestFirst启发式调度，在100-500个节点时达到带宽最优值的约92%，预热开销稳定在约12%。在Gemma-7B、DeepSeek-R1-14B等大模型测试中，相对于纯BitTorrent仅增加6-10%端到端开销，且对抗观察型本地攻击者和合谋攻击均保持鲁棒。