The proliferation of mobile social networks (MSNs) has transformed information dissemination, leading to increased reliance on these platforms for news consumption. However, this shift has been accompanied by the widespread propagation of fake news, posing significant challenges in terms of public panic, political influence, and the obscuring of truth. Traditional data processing pipelines for fake news detection in MSNs suffer from lengthy response times and poor scalability, failing to address the unique characteristics of news in MSNs, such as prompt propagation, large-scale quantity, and rapid evolution. This paper introduces a novel system named Decaffe - a DHT Tree-Based Online Federated Fake News Detection system. Decaffe leverages distributed hash table (DHT)-based aggregation trees for scalability and real-time detection, and it employs two model fine-tuning methods for adapting to mobile network dynamics. The system's structure includes a root, branches, and leaves for effective dissemination of a pre-trained model and ensemble-based aggregation of predictive results. Decaffe uniquely combines centralized server-based and decentralized serverless model fine-tuning approaches with personalized model fine-tuning, addressing the challenges of real-time detection, scalability, and adaptability in the dynamic environment of MSNs.


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分布式哈希表技术(Distributed Hash Table)简称DHT,类似Tracker的根据种子特征码返回种子信息的网络·是一种分布式存储方法。在不需要服务器的情况下,每个客户端负责一个小范围的路由,并负责存储一小部分数据,从而实现整个DHT网络的寻址和存储。新版BitComet允许同行连接DHT网络和Tracker,也就是说在完全不连上[Tracker服务器的情况下,也可以很好的下载,因为它可以在DHT网络中寻找下载同一文件的其他用户。BitComet的DHT网络协议和BitTorrent今年5月测试版的协议完全兼容,也就是说可以连入一个同DHT网络分享数据。
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