[发明专利]一种基于区块链与零知识证明的分布式学习下计算正确性验证方法

说明书

本发明的实施例公开一种基于区块链与零知识证明的分布式学习下计算正确性验证方法，包括如下步骤：S1：搭建计算正确性的分布式学习的分布式环境，具体包含一组数据提供以及计算节点CP，一组用于验证的计算正确性的验证节点VP，以及区块链网络；S2：系统的正确性验证，一是通过对输入输出做零知识证明的范围证明来验证，二是通过对每个CP的计算使用ZKP零知识证明技术来确保每个CP节点的计算正确性；S3：通过区块链来保证计算的正确性与可溯源性。本发明适用于验证分布式学习下计算正确性。

技术领域

本发明涉及一种基于区块链与零知识证明的分布式学习下计算正确性验证方法。

背景技术

随着分布式学习技术得到了越来越广泛的应用，传统的机器学习技术将所有的数据汇集到一台机器进行训练，但是事实上，出于数据的隐私性要求考虑，这种大规模的汇总数据往往很难实现，因此便出现了数据孤岛问题，为了解决该问题，分布式学习技术也应运而生，但是随之而产生的安全问题也即如何保证计算正确性得问题也显现出来。

伴随着互联网的发展，人们在网上的信息与隐私也越来越庞大。隐私泄露与信息窃取已经成为越来越常见的事情，人与人之间的信任问题、隐私保护问题逐渐成为热点话题,而身份认证技术、隐私保护技术等安全技术也成为热点研究方向，在这个硬件水平飞速发展的时代高并行计算已经普及，量子计算蓄势待发，在面对以上问题时，传统的基于大整数分解和离散对数求解的问题都可以通过Shor算法转换为周期函数求解周期的问题，因此格密码这一类可以抵抗量子计算攻击的技术显得尤为重要。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于区块链与零知识证明的分布式学习下计算正确性验证方法，能够通过区块链技术保证了验证计算正确性以及可溯源与不可篡改的特性，并通过零知识证明技术来保证分布式学习系统中验证数据的隐私性与安全性，并使用了同态加密，格密码，公钥转换等技术来保证分布式学习系统的隐私性。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于区块链与零知识证明的分布式学习下计算正确性验证方法，包括如下步骤：

S1：搭建计算正确性的分布式学习的分布式环境，具体包含一组数据提供以及计算节点CP，一组用于验证的计算正确性的验证节点VP，以及区块链网络；

S2：系统的正确性验证，一是通过对输入输出做零知识证明的范围证明来验证，二是通过对每个CP的计算使用ZKP零知识证明技术来确保每个CP节点的计算正确性；

S3：通过区块链来保证计算的正确性与可溯源性。

优选地，所述步骤S1中的CP组成以及聚合方式，具体包括如下步骤：

S11：初始化过程：由每个CP，和查询者Q生成自己的密钥对(ki,Ki)，其中ki对应于自己的私钥，Ki对应于公钥，然后每个CP将自己公钥相加从而获得CP的公共集体秘钥K，其中每个CP节点用此集体公共秘钥K对节点上计算的数据做加密，在此方案设计下，只有当所有的节点均参与的情况下才可以解密数据，这样可以防止加密数据在各个节点流通时在加密者不知晓的情况下被解密，从而导致隐私泄露；

S12查询过程：查询过程由查询节点发起，并向各个CP节点广播查询信息，各个分布式学习节点通过获取到查询节点Q的输入信息来做训练，本发明采用MySQL数据库的查询操作来做示例，比如要求计算几所学校(DP)中的男性的平均年龄：SELECT average ageFROM DP1,DP2....WHERE sex＝‘boy’，这样对应的需要响应的DP便会各自计算自己学校的平均年龄，然后将结果使用K加密；

S13编码与加密：各个CP将结果做编码并使用公共秘钥K加密，然后将加密结果沿着图中所示聚合树依次上传并做聚合(同态加密)；