[发明专利]基于区块链网络的机器学习模型处理方法及节点

说明书

本发明提供了一种基于区块链网络的机器学习模型处理方法、节点及存储介质；方法包括：将需求方节点发送的加密的机器学习模型存储至区块链网络；生成与被授权的各参与方节点一一对应的密钥对，并将密钥对发送至对应的参与方节点；响应于参与方节点发送的查询请求，将加密的机器学习模型发送至参与方节点，以使参与方节点根据持有的密钥对中的私钥，对加密的机器学习模型进行解密，并根据持有的密钥对中的公钥对更新后的机器学习模型进行加密；将参与方节点发送的加密的机器学习模型存储至区块链网络。通过本发明，能够在多方参与的机器学习模型训练场景中，提升训练数据和机器学习模型自身的安全性，同时提升机器学习模型的处理效率。

本申请是申请号为201910776690.2，申请日为2019年08月22日，名称为：基于区块链网络的机器学习模型处理方法及节点的分案申请。

技术领域

本发明涉及人工智能和区块链技术，尤其涉及一种基于区块链网络的机器学习模型处理方法、区块链网络的节点及存储介质。

背景技术

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。机器学习(ML，Machine Learning)是一门多领域交叉学科，是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及各个领域。

训练数据是决定机器学习模型能否有效使用的关键资产，对于不同的公司、企业或政府机构部门来说，一般都拥有自己的独特训练数据，根据来源的不同，这些训练数据往往分布在独立的“数据孤岛”中。在相关技术提供的方案中，通常是建立一个数据集市或大数据平台，在其上共享和交易训练数据，从而可根据不同来源的大量训练数据对机器学习模型进行更新，机器学习模型自身也处于对外公开状态。

但是，机器学习模型的应用场景日趋复杂化，例如可能会有多个业务主体参与训练过程，相关技术提供的训练方案无法满足安全性和效率的需求。

发明内容

本发明实施例提供一种基于区块链网络的机器学习模型处理方法、节点及存储介质，能够保证在多方参与的机器学习模型训练场景中的安全性和效率。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种基于区块链网络的机器学习模型处理方法，包括：

获取需求方节点发送的通过公钥加密的机器学习模型，将加密的所述机器学习模型存储至区块链网络；

生成与被授权的各参与方节点一一对应的密钥对，并将所述密钥对发送至对应的所述参与方节点；其中，所述密钥对包括所述公钥，且不同所述参与方节点对应的密钥对中的私钥不同；

响应于参与方节点发送的对所述机器学习模型的查询请求，将加密的所述机器学习模型发送至所述参与方节点，以使

所述参与方节点根据持有的密钥对中的私钥，对加密的所述机器学习模型进行解密，并根据持有的密钥对中的公钥对更新后的所述机器学习模型进行加密；其中，所述机器学习模型通过所述参与方节点自身的训练数据进行更新；

获取所述参与方节点发送的加密的所述机器学习模型，将加密的所述机器学习模型存储至所述区块链网络。

在上述方案中，所述将加密的所述机器学习模型存储至区块链网络，包括：

所述区块链网络包括用于统一存储不同的机器学习模型的区块链，将加密的所述机器学习模型存储到所述区块链网络的所述区块链中；或者，

所述区块链网络包括多个与不同类型的机器学习模型对应的通道，将加密的所述机器学习模型存储到对应类型通道的区块链中。

本发明实施例提供一种区块链网络的节点，包括：