[发明专利]一种基于区块链的跨域联邦学习系统及方法在审
| 申请号： | 202310908750.8 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116822622A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 闫家栋;陈桂茸;段昕汝;陈晨;陈爱网;严晓梅;倪童豫 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;G06F21/64 |
| 代理公司： | 西安方诺专利代理事务所(普通合伙) 61285 | 代理人： | 杨进玉 |
| 地址： | 710077 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于区块链的跨域联邦学习方法，其使用多重签名技术来解决联邦学习过程中各节点训练模型的有效性检测，使用两个用来进行签名的签名节点1和签名节点2分别完成“学习数字签名”与“预期数字签名”。对于完成训练模型的节点使用签名节点2对其进行“学习数字签名”，表示这个节点已完成学习。当完成训练模型的节点输出模型时，对该节点输出训练模型与预期训练模型范围进行比对，若满足预期训练模型范围，则签名节点2对该节点进行“预期数字签名”，表示该节点输出的训练模型符合预期训练模型范围；若不满足预期训练模型范围，则不对该节点进行“预期数字签名”。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 联邦 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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