Con el paso de los años, el florecimiento de la computación en la nube ha permitido a las empresas realizar tareas informáticas a través de la subcontratación a gran escala y de alta calidad, por lo tanto, cómo implementar de manera eficiente y segura la computación en la nube se convierte en un tema candente. Algunos trabajos recientes adoptaron de manera innovadora una red P2P (peer-to-peer) como entorno de comunicación para la subcontratación a través de multitudes. Basado en su control descentralizado, problemas como el punto único de fallo o el ataque DDoS pueden ser superados hasta cierto punto, pero la gran capacidad informática y los costos de almacenamiento requeridos por este esquema son siempre insoportables. El aprendizaje federado es un aprendizaje automático distribuido que admite el almacenamiento local de datos, y los clientes implementan el entrenamiento a través de valores de gradiente interactivos. En nuestro trabajo, combinamos la cadena de bloques con el aprendizaje federado y proponemos un marco de subcontratación llamado CrowdSFL, que permite a los usuarios realizar subcontrataciones con menos sobrecarga y mayor seguridad. Además, para proteger la privacidad de los participantes, diseñamos un nuevo algoritmo de reencriptación basado en Elgamal para garantizar que los valores interactivos y otra información no se expongan a otros participantes fuera del flujo de trabajo. Finalmente, hemos demostrado a través de experimentos que nuestro marco es superior a algunos trabajos similares en precisión, eficiencia y sobrecarga.