[发明专利]基于区块链的联邦学习恶意节点甄别方法在审
| 申请号： | 202210055714.7 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114418092A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;包致成;刘启源 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N20/00;H04L9/00;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 266580 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区块链的联邦学习恶意节点甄别方法，使用区块链账本记录联邦学习过程，验证模型是否一致，以此保护联邦学习过程的安全，同时达到可审计性，使得在遇到恶意节点时能够消除恶意节点的影响，使用模型间距离来表示模型的差异，采用对离群模型进行全局投票的方式来甄别并剔除恶意节点，并采用去中心化的训练方式，匀散了各节点在整个联邦学习过程中的权力，使得整个联邦学习过程避免了过于集中的被一个节点所操控。解决了联邦学习过程中无法规避、甄别攻击并从恶意攻击中恢复到正常训练的问题，运用区块链提升了联邦学习系统的整体安全性，防止模型在传递过程中被恶意篡改。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 区块 联邦 学习 恶意 节点 甄别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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