数据交易和联邦学习的背景下的安全属性
在数据交易和联邦学习的背景下，安全属性对于保护数据隐私、确保系统可靠性和维护交易公平性至关重要。以下将分析文章中涉及的安全属性以及分析这些属性的目的。
涉及的安全属性
- 双向认证：文章虽未明确提及传统意义上的双向认证机制，但在数据交易过程中，数据需求方（Dds）和数据供应方（Dss）在参与联邦学习和数据交互时，通过智能合约的控制和校验博弈模型进行身份验证和信用评估。例如，在信用博弈模型中，Dss 之间会基于对方的属性、数据条目数、性能度量指标等进行评估，这类似于一种间接的双向认证过程，确保参与方的合法性和可靠性，防止非法节点的接入和恶意行为。
- 匿名性：文中未直接体现典型的匿名性特征。在实际应用中，如果能实现匿名性，可保护数据提供者和需求者的真实身份，避免因身份暴露而带来的潜在风险，如数据泄露导致的隐私侵犯或商业竞争中的信息滥用等问题。但本文重点在于通过信用评价和区块链的可追溯性来规范参与者行为，未着重强调匿名性方面的设计。
- 不可链接性：文章没有专门针对不可链接性的设计描述。若具备不可链接性，可防止他人通过分析数据交易或操作之间的关联性来获取用
