[发明专利]基于区块链的联邦学习方法及装置和电子设备

说明书

本说明书提供基于区块链的联邦学习方法及装置和电子设备。该方法包括：响应于训练目标模型的训练交易，调用发布于所述区块链的智能合约中声明的联邦学习逻辑，接收当前训练节点关联的前一训练节点发送的第一训练结果，获取当前训练节点训练得到的第二训练结果；将所述第一训练结果和第二训练结果进行融合，将融合的训练结果发送给当前训练节点关联的后一训练节点；如果当前训练节点未关联后一训练节点，则根据所述融合后的训练结果更新所述区块链上目标模型；其中，每一训练节点的训练过程包括：调用发布于所述区块链的智能合约中声明的模型训练逻辑，基于本地存储的训练数据对所述区块链上的目标模型进行模型训练，得到训练结果。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的联邦学习方法及装置和电子设备。

背景技术

区块链技术，也被称之为分布式账本技术，是一种由若干台计算设备共同参与“记账”，共同维护一份完整的分布式数据库的新兴技术。由于区块链技术具有去中心化、公开透明、每台计算设备可以参与数据库记录、并且各计算设备之间可以快速的进行数据同步的特性，使得区块链技术已在众多的领域中广泛的进行应用。

发明内容

本说明书实施例提供的一种提高信息安全的方法及装置和电子设备。

根据本说明书实施例的第一方面，提供一种基于区块链的联邦学习方法，应用于区块链中的训练节点，所述训练节点以树形结构的形式前后关联，所述方法包括：

响应于训练目标模型的训练交易，调用发布于所述区块链的智能合约中声明的联邦学习逻辑，接收当前训练节点关联的前一训练节点发送的第一训练结果，获取当前训练节点训练得到的第二训练结果；

将所述第一训练结果和第二训练结果进行融合，将融合的训练结果发送给当前训练节点关联的后一训练节点；

如果当前训练节点未关联后一训练节点，则根据所述融合后的训练结果更新所述区块链上目标模型；

其中，每一训练节点的训练过程包括：

调用发布于所述区块链的智能合约中声明的模型训练逻辑，基于本地存储的训练数据对所述区块链上的目标模型进行模型训练，得到训练结果。

可选的，所述根据融合后的训练结果更新所述区块链上目标模型，包括：

将所述融合后的训练结果存储在所述区块链上，并与所述区块链上的目标模型进行关联，以使所述融合后的训练结果作为所述区块链上目标模型的最新模型参数。

可选的，所述训练交易包括存储在所述区块链上的目标模型的模型哈希摘要；

所述训练节点基于本地存储的训练数据对所述区块链上的目标模型进行模型训练，包括：

训练节点从所述区块链上获取所述模型哈希摘要对应的目标模型，以及所述目标模型关联的数据哈希摘要；

训练节点从本地数据源获取所述数据哈希摘要对应的训练数据；所述本地数据源用于在所述区块链外存储所述训练数据；

基于所获取的训练数据对所述区块链上的目标模型进行模型训练，得到训练结果。

可选的，所述训练结果为训练节点基于设定的加密算法加密的训练结果。

可选的，所述加密算法包括零知识证明算法；

针对当前训练节点与上一训练节点，所述当前训练节点为零知识证明的验证节点，所述上一训练节点为零知识证明的证明节点；

针对当前训练节点与下一训练节点，所述当前训练节点为零知识证明的证明节点，所述下一训练节点为零知识证明的验证节点；

所述证明节点以零知识证明消息的形式向验证节点发送训练结果。