[发明专利]一种基于区块链开展可信联邦学习的方法在审
| 申请号： | 202210127941.6 | 申请日： | 2022-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN114462624A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 陈钟;李青山;高健博;任立峰;吴振豪;兰云飞;郝嘉琨 | 申请（专利权）人： | 博雅正链（北京）科技有限公司;博雅正链（重庆）科技有限公司;南京博雅区块链研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62;G06Q20/38 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 100031 北京市西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于区块链开展可信联邦学习的方法，涉及区块链技术领域。该方法涉及任务发布者、数据拥有者和区块链共识节点；任务发布者通过联邦学习，在不收集隐私数据的前提下完成模型的训练，同时可以免除检验模型的工作量；数据拥有者只需按照普通的联邦学习进行训练即可；区块链共识节点负责对数据拥有者提交的训练好的模型进行验证，并聚合得到聚合模型；区块链共识节点相互之间对聚合模型进行共识验证；任务发布者检验聚合模型，如果聚合模型能够满足任务发布者的要求，任务结束。该方法可以有效地保护数据提供者的数据隐私，有效的避免了联邦学习参与节点作恶影响整个联邦学习过程正常进行的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 开展 可信 联邦 学习 方法 | ||
【主权项】：
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