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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明公开了一种基于区块链信息交互的联邦学习搭便车节点检测方法，涉及联邦学习技术领域，包括从多个客户端采集源数据并存储在区块链，所述的区块链上部署有用于保证联邦学习过程安全性的智能合约；通过调用智能合约从区块链提取出客户端用户的数据并进行采集和验证；构建并训练深度神经网络模型，基于数据的预处理后将搭便车节点和正常节点智能的检测出来并且进行分类，将识别出的搭便车异常节点从训练数据中剔除；利用筛选后仅包含正常节点的数据进行区块链联邦学习；在完成联邦学习的训练流程后，将训练的模型参数使用IBE广播加密后上传至区块链。本发明防止了搭便车异常节点参与联邦训练参与聚合获取激励分配的现象，保证了公平性与安全性。
主权项：1.一种基于区块链信息交互的联邦学习搭便车节点检测方法，其特征在于，包括：从多个客户端采集源数据并存储在区块链，所述的区块链上部署有用于保证联邦学习过程安全性的智能合约；通过调用智能合约从区块链提取出客户端用户的数据并进行采集和验证；构建并训练深度神经网络模型，基于数据的预处理后将搭便车节点和正常节点智能的检测出来并且进行分类，将识别出的搭便车异常节点从训练数据中剔除；利用筛选后仅包含正常节点的数据进行区块链联邦学习；在完成联邦学习的训练流程后，将训练的模型参数使用IBE广播加密后上传至区块链。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种基于区块链信息交互的联邦学习搭便车节点检测方法
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