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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于区块链与联邦学习的信用行为存证方法与系统，包括任务发布者通过智能合约在区块链上发布联邦学习任务；接入联盟审核通过的节点；将本地数据用于模型更新，将本地模型更新信息加入区块链的更新池中；用本地数据作为验证集来验证本地更新，根据更新模型的准确性对模型更新进行评分；智能合约会根据任务发起方提供的测试集对模型进行再次验证，更新全局模型；智能合约对更新后的全局模型进行判别，利用智能合约，将上轮更新评分最高的几位委员选出，作为下一轮训练的委员会成员。本发明有效解决信用数据不可信、安全性低等问题，实现了信用行为的可追溯、不可篡改等特性。
主权项：1.一种基于区块链与联邦学习的信用行为存证方法，其特征在于，包括如下步骤：1任务发布者通过智能合约在区块链上发布联邦学习任务；2联盟中的其他节点在区块链上进行查询，当找到希望加入的联邦计算任务时，向该联盟提出申请，联盟审核通过后将该节点接入；3在正式联邦计算任务开始前，随机选择若干节点作为共识委员会成员；4节点加入后，首先从区块链上拉取最新的模型，将本地数据用于模型更新，并在参数提交前利用差分隐私保护技术，对梯度添加高斯噪声，以防止推理攻击；然后将本地模型更新信息加入区块链的更新池中；5当更新池中本地更新达到一定数量或超出给定时间后，共识委员会成员从更新池中选择一定数量的更新，用本地数据作为验证集来验证本地更新，并根据更新模型的准确性对模型更新进行评分；6智能合约会根据任务发起方提供的测试集对模型进行再次验证，如果验证成功，则对提交的委员以及本地训练节点发放积分奖励，并更新全局模型；步骤6中，如果验证失败，对委员以及本地训练节点进行积分惩罚，当节点积分低于特定分数时，注销该节点在当前联邦计算的权限；7智能合约对更新后的全局模型进行判别，判断是否达到了任务发布者提出的终止条件，如果达到则结束训练，并通知任务发布者；如果没有，则进行下一轮的迭代训练；8利用智能合约，将上轮更新评分最高的几位委员选出，作为下一轮训练的委员会成员，重复步骤4到7，直到达到任务发布者提出的停止条件或任务发布者提供的积分用完。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于区块链与联邦学习的信用行为存证方法与系统
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