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申请/专利权人：天津灵创智恒软件技术有限公司
摘要：本发明涉及基于区块链无委员会的联邦学习隐私保护系统及方法，利用区块链本身的共识机制、智能合约，从任务发布方派生一系列通信密钥，精简了任务协调方，通过区块链智能合约发布任务需求，参与方接受初始模型及初始参数、派生通信密钥，训练学习本地模型参数加密上传至块链；任务发布方使用质量策略聚合得到综合模型、生成奖励和新的参数；对低质量本地模型参数和作弊使用惩罚策略生成零奖励和停更参数，以要求参与方提供本地数据学习训练得到的真实本地参数。通过对各参与方训练参数的上链、任务发布方对全局模型的更新上链通信过程的非对称加密，保证了各参与方相互之间的数据不可见、本地模型参数不可见，有效保护了本地数据的隐私性。
主权项：1.基于区块链无委员会的联邦学习隐私保护系统，其特征在于：包括任务发布模块、任务接收模块、参数获取及本地模型训练模块、本地模型参数上链模块、模型聚合及全局参数上链模块和本地模型更新及迭代模块，其中，任务发布模块、任务接收模块、参数获取及本地模型训练模块、本地模型参数上链模块、模型聚合及全局参数上链模块和本地模型更新及迭代模块依次连接在区块链上，任务发布模块用于将学习任务需求通过区块链智能合约发布交易，任务接收模块用于使任务学习参与者接受任务需求后成为受聘参与者，参数获取及本地模型训练模块用于根据参与者利用本地数据在边缘进行模型训练，生成新的本地模型参数，本地模型参数上链模块用于根据参与者将本地模型参数利用派生通信密钥加密上链，模型聚合及全局参数上链模块用于任务发布者提取各参与者提交的本地模型参数，使用质量策略聚合得到综合模型，利用质量判断生成奖励和新的综合模型参数，利用派生密钥加密上链，本地模型更新及迭代模块用于参与者使用身份标识检索块链获取更新综合模型参数及奖励，开始下一轮迭代，直至任务发布者得到的综合模型收敛到特定精度值或达到最大迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津灵创智恒软件技术有限公司 基于区块链无委员会的联邦学习隐私保护系统及方法
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