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申请/专利权人：湖南天河国云科技有限公司

摘要：本发明公开了一种密态外包模型训练场景下的计算完整性验证方法及系统，方法包括：客户端通过反向拍卖确定中标云服务提供商，还秘密分享训练集数据至中标云服务提供商的云服务器训练模型，还将验证集数据标签Hash值上传区块链并秘密分享验证集数据特征至云服务器，云服务器通过模型对验证集数据的秘密份额进行推理并构建零知识证明电路进行辅助验证；客户端调用区块链智能合约使用推理结果恢复验证集推理标签并与验证集数据标签对比Hash值计算推理准确率以验证模型参数有效性与模型精确度正确性，还使用零知识证明电路的密钥验证零知识证明Proof以验证模型结构正确性。本发明保证了云服务器按照正确的数据进行了正确的模型训练过程。

主权项：1.一种密态外包模型训练场景下的计算完整性验证方法，其特征在于，包括以下步骤：客户端对满足属性阈值要求的云服务提供商进行综合评分并确定中标云服务提供商，包括：客户端主观确定各属性的第一权重；客户端在区块链广播云服务提供商的属性阈值要求，满足属性阈值要求的云服务提供商响应并提交属性值；客户端根据熵权法确定响应的云服务提供商各属性的第二权重，包括以下步骤：建立响应的云服务提供商的属性值矩阵，所述属性值矩阵的每一行分别表示一个云服务提供商的各个属性值；对所述属性值矩阵中的各个属性进行归一化处理，得到归一化矩阵，然后计算归一化矩阵中各个属性下每个云服务提供商所占的比重，并将所述比重作为信息熵计算中用到的概率值，得到概率矩阵；根据概率矩阵计算各个属性的信息熵，然后根据各个属性的信息熵计算各个属性的信息效用值，最后根据各个属性的信息效用值计算各个属性的熵权值作为各属性的第二权重；分别将每个云服务提供商各属性的第二权重与对应的第一权重按照给定的比例进行加权，得到对应的最终评分属性权重；根据每个云服务提供商的属性值和对应的最终评分属性权重计算每个云服务提供商加权的综合评分；客户端秘密分享训练集数据至中标云服务提供商的云服务器，所述云服务器使用训练集数据的秘密份额进行模型训练；客户端将验证集数据标签的Hash值上传到区块链进行存证，同时秘密分享验证集数据特征至对应云服务器，所述云服务器使用所训练的模型对验证集数据的秘密份额进行推理得到推理结果；所述云服务器还根据验证集数据的秘密份额、推理结果与所训练模型的运算关系构建零知识证明电路，然后使用所述零知识证明电路进行辅助验证输出推理结果以及零知识证明Proof并上传至区块链；客户端调用区块链智能合约，使用云服务器的推理结果恢复验证集推理标签，然后将验证集推理标签与验证集数据标签进行Hash值对比，计算推理准确率以验证模型参数的有效性以及模型精确度的正确性，还使用零知识证明电路的密钥验证零知识证明Proof以验证模型结构的正确性；区块链智能合约将每个云服务器的验证结果向对应的云服务器以及客户端进行广播。

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