[发明专利]一种基于区块链的机器学习数据存证方法和系统

权利要求书

1.一种基于区块链的机器学习数据存证方法，其特征在于，所述区块链的网络至少包括第一节点和第二节点，所述方法包括：

所述第一节点按照预设摘要操作方式对机器学习相关的数据进行处理，获得所述机器学习的模型训练过程的中间数据的过程采样数据，并获得所述机器学习相关的数据相应的摘要信息；所述摘要信息包括训练摘要信息、过程摘要信息、以及测试摘要信息，其中，所述过程摘要信息基于所述过程采样数据生成，利用所述过程摘要信息建立所述机器学习的模型的训练过程与测试过程之间的关联；

所述第一节点将所述摘要信息作为预存摘要信息写入目标区块链交易，并生成与所述目标区块链交易相应的区块链交易标识；并将所述区块链交易提交到所述区块链的网络；

所述第一节点在所述第二节点发起验证请求时，向所述第二节点提供所述区块链交易标识和所述机器学习相关的数据；

所述第二节点根据所述区块链交易标识从所述区块链的网络中获取目标区块链交易；

所述第二节点从所述目标区块链交易提取所述预存摘要信息，所述预存摘要信息包括预存训练摘要信息、预存过程摘要信息、以及预存测试摘要信息；

所述第二节点按照所述预设摘要操作方式重新对所述第一节点提供的机器学习相关的数据进行处理，得到待验证摘要信息，所述待验证摘要信息包括待验证训练摘要信息、待验证过程摘要信息、以及待验证测试摘要信息；

所述第二节点将所述各预存摘要信息与所述第一节点提供的各待验证摘要信息进行相等性测试比对，以对所述第一节点提供的机器学习相关的数据进行验证。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设摘要操作表征为接受任意长度的输入字节数组，通过哈希摘要算法的计算，生成一个固定长度的输出字节数组；

其中，所述输入字节数组为所述机器学习相关的数据，所述输出字节数组为摘要信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一节点按照预设摘要操作方式对机器学习相关的数据进行处理的步骤，获得相应的摘要信息，包括：

基于哈希函数或哈希树，对所述机器学习相关的数据实施预设摘要操作，并获取摘要信息。

4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述机器学习相关的数据包括训练相关数据、训练过程的中间数据和测试相关的数据；

所述第一节点按照预设摘要操作方式对机器学习相关的数据进行处理，获得相应的摘要信息的步骤，具体包括：

所述第一节点按照预设摘要操作方式对机器学习模型的训练相关数据进行处理，以获得训练摘要信息；

所述第一节点按照预设数据采样操作方式对所述机器学习模型的训练过程的中间数据实施采样操作，以获取过程采样数据；

所述第一节点按照所述预设摘要操作方式对所述过程采样数据进行处理，以获取过程摘要信息；

所述第一节点按照所述预设摘要操作方式对所述机器学习模型的测试相关的数据进行处理，以获取测试摘要信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一节点按照预设数据采样操作方式对所述机器学习模型的训练过程的中间数据实施采样操作，以获取过程采样数据的步骤，具体包括：

在所述第一节点上的模型训练组件对所述机器学习模型进行训练的过程中，周期性地调用所述模型训练组件中包含的采样函数；

其中，所述第一节点在所述采样函数每次被调用时，对当前时刻的采样记录、中间模型、训练日志、汇总文件等数据项目中的一项或多项实施采样；

所述模型训练组件在完成机器学习模型的训练之后，对于所述采样函数获得的每一次采样数据，以数据结构列表方式进行处理，以获取过程采样数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对于所述采样函数获得的每一次采样数据，以数据结构列表方式进行处理，以获取过程采样数据的步骤，具体包括：

将所述采样函数获得的每一次采样数据中的各个数据项目组合为一个数据结构，将各个所述数据结构按照生成时间的先后顺序组织为一个数据结构列表，所述数据结构列表为过程采样数据。