[发明专利]基于区块链的神经网络模型共享方法

说明书

本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链的神经网络模型共享方法，包括以下步骤：建立协作节点，发布智能合约；获得共享模型；将权系数同态加密后提交智能合约；将比例系数k同态加密后发送给智能合约；为协作连接分配协作权系数，计算保留权系数发送给智能合约；智能合约验证保留权系数后，发送给数据源方；将若干个代币转账到模型方的账户；输入数x乘比例系数k发送给协作节点；将保留值与保留权系数的积发送给协作节点；协作节点解算共享模型，获得共享模型预测结果，将预测结果发送给数据源方。本发明的实质性效果是：即保持了神经网络模型的隐私性，也保护了数据的隐私性，能够保障模型方获得神经网络模型的共享收益。

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链的神经网络模型共享方法。

背景技术

神经网络是由大量的、简单的处理单元，称为神经元，广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景。神经网络通常包括输入层、输出层和若干个隐藏层。在一些简单的神经网络中，也可以没有隐藏层，输入层直接连接输出层。每层包括若干个神经元，神经元与上一层的若干个神经元连接。神经元是一个多输入单输出的信息处理单元，且它对信息的处理是非线性的。神经网络系统是对自然界规律的函数近似。神经网络虽然能够解决大量非线性、不确定性高的问题，但其准确度和效果严重依赖训练数据的质量和数量。训练一个神经网络模型的需要大量的优质数据和较长的时间。很多神经网络模型的功能是相似的，如果能够实现神经网络模型的共享，则可以节省很多训练神经网络的时间，同时也能够解决部分需求用户数据不足或者数据质量较差的问题。目前的神经网络模型共享方法，会导致神经网络本身的泄露。一次共享后，需求方就可能获得神经网络的结构和权系数，导致模型方遭受损失。因而需要研究一种能够使模型保存隐私的神经网络模型共享方案。

中国专利CN111211893A，公开日2020年5月29日，一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，一种应用区块链的自动驾驶汽车模型共享方法，旨在提高自动驾驶汽车决策的准确率和效率。其实现步骤包括：1)构建移动边缘计算网络；2)生成移动边缘计算网络中每个节点的密钥对；3)构建移动边缘计算网络中移动节点集合的本地模型集合；4)每个移动节点与距离其最近的移动边缘计算节点进行通信；5)移动边缘计算节点集合获取超级节点序列；6)基于超级节点序列构建区块链；7)对本地模型集合进行更新。其技术方案实现了模型用于自动驾驶汽车行驶过程中的决策，有效提高了决策的准确率和效率。但其会导致自动驾驶汽车模型的泄露。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：目前缺乏能够使神经网络模型保持保密的模型共享方案的技术问题。提出了一种基于区块链的神经网络模型共享方法，能够在共享神经网络模型时保持模型保密。