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申请/专利权人：福建师范大学

摘要：本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的数据共享方法，将相互信任的区块链节点组建为一个团队，接收请求任务后选择满足信用评级要求的团队来响应请求任务；接收数据共享任务后使用满足信用评级要求的团队中的节点进行验证模型的训练，直至验证模型达到预设准确性或者达到最大训练时间，实现模型共享来保护数据提供者的隐私；将模型训练过程打包到本地，基于节点贡献的共识算法在区块链节点间达成共识并对所述满足信用评级要求的团队进行信用奖励因此数据共享过程中的每一个训练过程都被记录，以确保数据提供者提供高质量的数据，达成共识后进行信用奖励，能够及时进行信用评级的更新，保证信用评级的可靠性，缓解物联网中数据的隐私保护问题。

主权项：1.一种基于区块链和联邦学习的数据共享方法，其特征在于，包括步骤：将相互信任的区块链节点组建为一个团队；在组建团队时提供预设数额的抵押，计算不良行为节点的惩罚系数k： 式中，v表示节点完成协作任务的总工作轮数，p表示节点暂时退出的次数，q表示节点懒惰的次数；计算团队中节点的惩罚值： 式中，为节点i的抵押；计算团队中非不良行为节点的补偿值C1： 式中，N表示团队中的节点总数；设置所述团队中的领导节点或每个成员节点的原始信用为零；计算团队中的领导节点的奖励值： 式中，Credit表示任务发布者提供的信用奖励，Wi表示数据节点对全局模型贡献的权重比；计算每个成员节点的奖励值： 计算每个节点的信用值C2：C2＝Cbase+Cobtain；式中，Cbase表示节点的原始信用累积值；接收请求任务，选择满足信用评级要求的团队响应所述请求任务；接收数据共享任务，使用所述满足信用评级要求的团队中的节点进行验证模型的训练，直至所述验证模型达到预设准确性或者达到最大训练时间；将模型训练过程打包到本地，基于节点贡献的共识算法在区块链节点间达成共识并对所述满足信用评级要求的团队进行信用奖励：通过执行数据共享任务的节点执行共识过程，每个节点通过工作贡献机制竞争将事务记录写入块的机会；具有权限的节点将对应的块广播给其他节点进行验证，验证通过后将对应的块添加到区块链中进行审计；所述基于节点贡献的共识算法包括步骤：根据余弦相似度计算每个节点的贡献： 其中表示节点i的实际更新梯度， 表示第i个节点的本地更新梯度，表示数据节点i更新前的模型梯度，表示全局模型的梯度；进行基于贡献权重比的奖励机制；通过映射函数计算贡献值： 使用soft-max函数计算节点对全局模型贡献的权重比；计算soft-max函数值：

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百度查询： 福建师范大学 一种基于区块链和联邦学习的数据共享方法