[发明专利]消息处理方法和装置

权利要求书

1.一种消息处理方法，其特征在于，包括：

获取联邦学习中的参与方发送的多个梯度消息，其中，每个所述梯度消息中分别包括第一梯度值，所述第一梯度值为所述参与方使用本地的数据对从所述联邦学习过程中获取到的第一模型进行训练后，所得到的所述第一模型的模型参数；

获取所述多个梯度消息各自对应的所述第一梯度值；

根据多个所述第一梯度值融合得到目标梯度值；

将所述目标梯度值发送给所述联邦学习中的协调方，以使所述协调方使用所述目标梯度值更新所述协调方本地存储的所述第一模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述第一梯度值融合得到目标梯度值包括：

获取区块链上保存的第二梯度值，其中，所述第二梯度值为所述协调方在上一次更新所述第一模型后，保存到所述区块链上的所述第一模型的最新的梯度值；

将所述第一梯度值与所述第二梯度值融合为所述目标梯度值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一梯度值与所述第二梯度值融合为所述目标梯度值包括：

确定多个所述第一梯度值的融合值；

将所述融合值与所述第二梯度值融合，得到所述目标梯度值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标梯度值发送给所述协调方，以使所述协调方使用所述目标梯度值更新所述协调方本地存储的所述第一模型包括：

将所述目标梯度值保存到区块链上，以使所述协调方从所述区块链上读取所述目标梯度值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述目标梯度值保存到所述区块链上之后，所述方法还包括：

将所述第一梯度值与发送所述第一梯度值的所述参与方的目标标识保存到所述区块链上。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取参与方发送的多个梯度消息包括：

在每获取到一个所述梯度消息后，将所述梯度消息保存到消息队列中；

在所述消息队列中的所述梯度消息的数量达到N的情况下，或者计时器的计时时长达到预定时长的情况下，获取所述消息队列中所有的所述梯度消息，其中，所述N为预设的第一阈值；

在获取到所述消息队列中所有的所述梯度消息之后，将所述计时器的所述计时时长置零。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在每获取到一个所述梯度消息后，将所述梯度消息保存到消息队列中包括：

获取使用同态加密公钥加密后的所述梯度消息；

将使用所述同态加密公钥加密后的所述梯度消息保存到所述消息队列中。

8.一种消息处理装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取联邦学习中的参与方发送的多个梯度消息，其中，每个所述梯度消息中分别包括第一梯度值，所述第一梯度值为所述参与方使用本地的数据对从所述联邦学习过程中获取到的第一模型进行训练后，所得到的所述第一模型的模型参数；

第二获取单元，用于获取所述多个梯度消息各自对应的所述第一梯度值；

融合单元，用于根据多个所述第一梯度值融合得到目标梯度值；

发送单元，用于将所述目标梯度值发送给所述联邦学习中的协调方，以使所述协调方使用所述目标梯度值更新所述协调方本地存储的所述第一模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述融合单元包括：

第一获取模块，用于获取区块链上保存的第二梯度值，其中，所述第二梯度值为所述协调方在上一次更新所述第一模型后，保存到所述区块链上的所述第一模型的最新的梯度值；

融合模块，用于将所述第一梯度值与所述第二梯度值融合为所述目标梯度值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述融合模块包括：

第一确定子模块，用于确定多个所述第一梯度值的融合值；

第二确定子模块，用于将所述融合值与所述第二梯度值融合，得到所述目标梯度值。