[发明专利]一种基于区块链的联邦学习模型质量检测方法在审
| 申请号： | 202310366207.X | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116644309A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 尹可挺;罗中天;陈晓丰;方昳雯;陈依苓 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F21/60;G06F16/27;G06F21/64 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区块链的联邦学习模型质量检测方法，首先模型请求方requester和模型训练方worker将身份标识发送给智能合约，requester用测试集建出Merkle Tree，将Merkle Tree的根哈希发送给智能合约，worker用本地的数据训练模型后建出Merkle Tree，将Merkle Tree的根哈希发送给智能合约，requester将测试集发送给worker，worker使用测试集测试模型得到输出和相应的证明，将Merkle Tree的根哈希发送给智能合约，将输出和模型发送给worker，若在拿到模型后requester不能向智能合约提供worker给出的模型的测试结果不满足要求或证明错误的证据，智能合约就会给worker奖励；若能提供worker做恶的证据，对worker进行惩罚。该方法能够和利益分配相结合，且极大地节省链上的计算资源和存储资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 联邦 学习 模型 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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