[发明专利]一种基于可验证机制的数据协作方法在审

专利信息
申请号: 202211367312.7 申请日: 2022-11-02
公开(公告)号: CN115906154A 公开(公告)日: 2023-04-04
发明(设计)人: 康海燕;程涛;司夏萌;王骁识 申请(专利权)人: 北京信息科技大学
主分类号: G06F21/62 分类号: G06F21/62;G06F21/60;G06F21/71
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 贾瑞华
地址: 100101 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 验证 机制 数据 协作 方法
【权利要求书】:

1.一种基于可验证机制的数据协作方法,其特征在于,包括:

将参与设定数据协作任务的多个参与方划分为一个验证者和多个计算者;各所述参与方均包括本地数据和网络结构相同的本地模型;将所述验证者的本地模型记为聚合模型;

通过所述验证者生成证明密钥和验证密钥,将所述证明密钥发送给多个所述计算者;

利用各个所述计算者的本地数据对各对应所述计算者的当前本地模型进行设定轮数的模型训练;

各所述计算者的当前本地模型完成设定轮数的模型训练后向所述验证者发送证明信息;

所述验证者根据所述验证密钥解密各所述证明信息,验证解密后的证明信息,并统计解密后的所述证明信息有效的所述计算者发出的参数合并信号的数量;

判断发出所述参数合并信号的所述计算者的数量是否大于或者等于设定阈值;

若发出参数合并信号的所述计算者的数量大于或者等于设定阈值,则通过所述验证者对发出参数合并信号的所述计算者的模型参数进行参数合并,得到当前聚合模型;

若发出参数合并信号的所述计算者的数量小于所述设定阈值,返回步骤“利用各个所述计算者的本地数据对各对应所述计算者的当前本地模型进行设定轮数的模型训练”;

判断当前聚合模型的预测准确性是否达到设定标准;

若没有达到所述设定标准,则返回步骤“利用各个所述计算者的本地数据对各对应所述计算者的当前本地模型进行设定轮数的模型训练”;

若达到所述设定标准,则将当前聚合模型作为最终聚合模型,完成所述设定数据协作任务。

2.根据权利要求1所述的基于可验证机制的数据协作方法,其特征在于,所述各所述计算者的当前本地模型完成设定轮数的模型训练后向所述验证者发送证明信息,具体包括:

各所述计算者采用零知识简洁的非交互式知识论证技术,将当前本地模型进行设定轮数的模型训练的计算任务转换为算术电路,通过所述证明密钥对所述算术电路进行加密,生成所述证明信息,所述证明信息为二次算术多项式。

3.根据权利要求2所述的基于可验证机制的数据协作方法,其特征在于,所述验证者根据所述验证密钥解密各所述证明信息,验证解密后的证明信息,并统计解密后的所述证明信息有效的所述计算者发出的参数合并信号的数量,具体包括:

解密后的证明信息包括多个多项式,利用各所述多项式进行预设的数学运算,生成一个结果多项式;

判断所述结果多项式与所述二次算术多项式是否相同;

若相同则解密后的所述证明信息有效,使第j个所述计算者发出参数合并信号;

若不相同则解密后的所述证明信息无效,则利用第j个所述计算者的本地数据对第j个所述计算者的当前本地模型进行设定轮数的训练,并将每轮训练后的模型参数上传至所述验证者。

4.根据权利要求1所述的基于可验证机制的数据协作方法,其特征在于,所述利用各个所述计算者的本地数据对各对应所述计算者的当前本地模型进行设定轮数的模型训练,具体包括:

当所述验证者接收到第j个所述计算者的第k轮训练后的模型参数时,利用所述验证者的本地数据和当前聚合模型对第j个所述计算者的第k轮训练后的模型参数进行验证,当第j个所述计算者的第k轮训练后的模型参数对应的本地模型大于所述聚合模型的预测准确率时,记一次正面交互并更新第j个所述计算者的正面交互数量,否则记一次负面交互并更新第j个所述计算者的负面交互数量;

当第j个所述计算者的所述本地模型完成所述设定轮数的训练后,将第j个所述计算者利用所述证明密钥生成的证明信息发送到所述验证者。

5.根据权利要求4所述的基于可验证机制的数据协作方法,其特征在于,所述将当前聚合模型作为最终聚合模型之后,还包括:

根据各所述计算者的正面交互数量、负面交互数量和通信质量确定各所述计算者的信誉值;各所述计算者的通信质量为各所述计算者与所述验证者之间的数据参数传输的成功概率;

根据各计算者的信誉值更新所述验证者的信誉值。

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