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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明提供一种基于区块链的可验证许可联邦学习方法及系统，涉及针对联邦学习的安全和可验证技术领域。该方法包括：初始化全局模型并生成全局认证，将其上传至区块链；各个参与方从区块链下载全局模型，使用本地数据集训练模型，将生成的本地模型和本地凭证上传至区块链；智能合约通过变色龙哈希验证本地模型完整性，检测篡改并丢弃有问题的模型；智能合约通过密码学累加器验证参与者合法性，排除未被许可的参与者上传的模型；智能合约聚合验证成功的本地模型，更新全局模型；重复迭代上述过程，直至全局模型达到理想性能。本发明可以消除单点故障、实现模型更新完整性和参与者合法性的双重验证，可以最大程度保证系统的安全性和可靠性。
主权项：1.基于区块链的可验证许可联邦学习方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、可信的密钥分发中心为区块链和某一领域下被授权的多个客户端分发公钥私钥对，由于联盟链的安全性和高性能更加符合跨组织合作应用的需求，所以选择联盟链作为区块链；步骤2、初始化全局模型，确认授权客户端集合，使用AuthenticationGen算法，生成全局模型和授权客户端集合的认证，随后，将模型参数上传至IPFS，将IPFS为其生成的唯一哈希值、版本号和全局认证等上传至区块链；步骤3、各个参与方从区块链下载全局模型，使用本地数据集训练模型，并使用CertificateGen算法，生成该本地模型的凭证，随后，将生成的本地模型参数上传至IPFS，将IPFS为其生成的唯一哈希值、版本号和本地凭证等上传至区块链；步骤4、区块链的智能合约Verify执行，使用Prove算法，通过变色龙哈希验证本地模型完整性，检测篡改并丢弃有问题的模型；通过密码学累加器验证参与者合法性，排除未被许可的参与者上传的模型；步骤5、当区块链接收到足够多验证成功的的本地模型后，智能合约AggregateModel执行模型聚合操作，生成新版本的全局模型，并为其生成新的随机数认证，随后，将模型参数上传至IPFS，将IPFS为其生成的唯一哈希值、版本号和全局认证上传至区块链；步骤6、重复迭代上述过程，直至全局模型达到理想性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 基于区块链的可验证许可联邦学习方法及系统
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