[发明专利]一种基于联盟链的联邦学习的数据处理方法与系统有效
| 申请号： | 202110224615.2 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112597240B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 邵俊;万友平;李骏琪 | 申请（专利权）人： | 索信达（北京）数据技术有限公司;深圳索信达数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/26 | 分类号： | G06F16/26;G06F16/2458;G06F16/27;G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 杨云 |
| 地址： | 100020 北京市西城区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联盟链的联邦学习的数据处理方法与系统，其中所述方法包括：发起方建立智能合约；将联盟链上各个节点的模型初始参数写入智能合约中；各节点将样本数据量发送到智能合约上，根据各个样本数据量大小分别分配相应数量的通证；每一轮模型训练中，各节点将训练获得的梯度值发送至所述智能合约，根据各个节点的梯度值和样本数据量，计算各节点的偏离指数；根据所述偏离指数识别可疑节点；其他节点基于PBFT机制对可疑节点进行投票，根据投票结果对可疑节点进行验证；通过智能合约和实用拜占庭容错协议PBFT投票机制，保障了生态的良性运转，使得节点之间可以顺利完成联邦建模的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联盟 联邦 学习 数据处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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