[发明专利]一种联邦学习建模方法及系统

说明书

本申请公开了一种联邦学习建模方法及系统。方法包括：获取应用节点的配置信息，并基于配置信息确定应用节点请求加入的目标网络环境；从区块链中确定与目标网络环境匹配的目标节点；向目标节点发送联邦学习建模请求，以使目标节点将第一节点状态满足联邦学习建模请求的第一候选合作节点确定为第一目标合作节点；向第一目标合作节点发送联邦学习建模任务；接收第一目标合作节点反馈的联邦学习建模数据，并根据联邦学习建模数据完成联邦学习建模任务。本申请在不同网络环境下设置不同的目标节点，然后由目标节点选择合作节点，解决了处于内部网络环境下的合作节点无法主动与处于外部网路环境的应用节点进行联邦学习建模的问题。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种联邦学习建模方法及系统。

背景技术

联邦学习联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛，实现AI协作。

如某一个节点可能同时作为应用节点和数据源合作节点，既存在与公共网络环境中的节点进行联邦学习建模的需求，同时又存在与内部网络环境中的节点(数据源节点)进行联邦学习建模的需求，此时处于内部网络环境下的合作节点考虑安全性而仅能主动加入内部网络环境，无法主动与处于外部网路环境的应用节点进行联邦学习建模。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种联邦学习建模方法及系统。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种联邦学习建模方法，应用于区块链上的应用节点，所述方法包括：

获取所述应用节点的配置信息，并基于所述配置信息确定所述应用节点请求加入的目标网络环境；

从所述区块链中确定与所述目标网络环境匹配的目标节点，其中，所述目标节点中存储有所述目标网络环境中至少一个第一候选合作节点的第一节点状态；

向所述目标节点发送联邦学习建模请求，以使所述目标节点将所述第一节点状态满足所述联邦学习建模请求的第一候选合作节点确定为第一目标合作节点；

向所述第一目标合作节点发送联邦学习建模任务，其中，所述联邦学习建模任务用于请求所述第一目标合作节点发送联邦学习建模数据；

接收所述第一目标合作节点反馈的联邦学习建模数据，并根据所述联邦学习建模数据完成联邦学习建模任务，其中，所述联邦学习建模数据是由所述第一目标合作节点对所述联邦学习建模任务验证通过后发送的。

进一步地，所述目标网络环境包括：公共网络环境以及内部网络环境；

所述从所述区块链中确定与所述目标网络环境匹配的目标节点，包括：

在所述目标网络环境为公共网络环境的情况下，将所述区块链中的管理节点确定为所述目标节点；

或，在所述目标网络环境为私有网络环境的情况下，将所述区块链中的内部节点中心确定为所述目标节点。

进一步地，在所述目标节点为管理节点的情况下，所述向所述目标节点发送联邦学习建模请求，以使所述目标节点将所述第一节点状态满足所述联邦学习建模请求的第一候选合作节点确定为目标合作节点，包括：

获取所述应用节点的目标身份信息以及数据应用请求；

基于所述目标身份信息以及所述数据应用请求，生成所述联邦学习建模请求；