[发明专利]一种基于区块链与联邦学习的双重防御方法有效
| 申请号： | 202310814388.8 | 申请日： | 2023-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN116541831B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张佩云;丁松;刘颖;徐涪雅;何思开 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F21/56;G06F18/214;G06N20/20 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 王慧 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区块链与联邦学习的双重防御方法，包括步骤：S1，判断联邦学习过程是否达到了迭代次数或模型精确度达到设定阈值，如是，则退出该学习过程；否则，将任务信息存储；S2，训练者接收任务区块；S3，训练者使用本地数据训练本地模型；S4，训练者完成训练后将本地模型参数发送给验证者；S5，验证者接收本地模型参数，并通过共识委员会机制验证这些参数；S6，验证者将通过验证的本地模型参数打包上链；S7，任务发布者采用聚合方法形成全局模型参数；S8，根据验证者的本地模型精确度，更新共识委员会以验证下一轮模型，随后回到步骤S1。本发明使恶意节点无法对特定的聚合方法进行针对性的攻击，抵御中毒攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 联邦 学习 双重 防御 方法 | ||
【主权项】：
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