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適用於 Iot 的區塊鏈受信任協作學習（TruSCL）框架，是針對 AIoT 環境中協作學習的隱私保護和計算要求的解決方案。
TruSCL 框架結合了同態加密（HE）和差異隱私（DP）技術，這兩種技術在數據保護和隱私增強領域都很重要。
同態加密允許對加密數據進行直接計算，而無需先解密它，這意味著數據可以在加密狀態處理，從而防止在來源處理數據洩漏。
這為數據隱私保護提供了強大的技術支持，允許數據擁有者參與模型培訓流程，同時保持數據隱私。
協作學習的所有關鍵活動，包括模型更新，數據貢獻證明和計算過程，將以防偽的方式記錄在區塊鏈上。
借助此框架的深入應用和持續優化，AIoT 中的數據共享和智能分析將在未來更安全和有效率。
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