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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院;安徽中科智链信息科技有限公司;安徽中科晶格技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于区块链的隐私保护模型外包训练方法，包括任务准备与发布阶段：准备任务相关文件、发布模型训练任务，并将任务的元数据上传到合约；任务执行阶段：不断地把经过自身计算后的数据传输给对方，直到所有的模型训练任务都执行完毕；挑战阶段：对监测到的欺诈行为进行挑战；候补阶段：当执行者无法正常的执行计算任务，根据实际情况返回相应结果；任务结算阶段：发布者、执行者和验证者共同参与并对任务的计算量达成共识，之后发布者通过交易把任务酬劳转给执行者和验证者。本发明通过合理的设计，让并行的计算节点互相印证，以极小的算力冗余检测多节点的欺诈行为。基于区块链网络的健壮性以及适当的激励机制，网络服务相对稳定，系统鲁棒性强。
主权项：1.一种基于区块链的隐私保护模型外包训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、任务准备与发布阶段：当发布者有模型训练任务待发布时，在本地准备好与训练相关的模型文件、训练文件和数据集后，通过调用智能合约把任务相关信息发布到区块链上；步骤S2、任务执行阶段：发布者和执行者在任务执行过程中，不断地把接受到的数据经过计算后传给对方，直到整个模型训练任务执行完毕；步骤S3、挑战阶段：发布者和执行者在任务运行期间对监测到的欺诈行为进行挑战；步骤S4、候补阶段：当执行者无法正常执行计算任务，根据实际情况返回相应结果；步骤S5、任务结算阶段：当进入任务结算阶段时，发布者、执行者和验证者共同参与并对任务的计算量达成共识，之后发布者通过交易把任务酬劳转给执行者和验证者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 安徽中科智链信息科技有限公司 安徽中科晶格技术有限公司 一种基于区块链的隐私保护模型外包训练方法
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