[发明专利]一种基于区块链的联邦学习隐私保护方法在审
| 申请号： | 202210599679.5 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN115037477A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 马海英;黄双龙;郭嘉乐;曹东杰 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | H04L9/32 | 分类号： | H04L9/32;H04L9/40;H04L67/1097;H04L67/1095;H04L67/104;H04L9/00;G06N20/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于区块链的联邦学习隐私保护方法，属于联邦学习、隐私保护、区块链技术领域，其技术方案为：包括以下步骤：全局初始化，系统管理员构建区块链并为该任务的所有参与者分发安全参数；参与者训练本地模型，使用安全参数和中国剩余定理加密模型参数；共识机制选择的leader执行密文聚合；参与者解密聚合密文并更新本地模型；模型拥有者获得最终模型，参与者调用激励合约获得奖励。本发明的有益效果为：本发明利用区块链记录联邦学习过程，并实现安全参数分发和模型聚合，使用中国剩余定理和盲化技术保护隐私，杜绝了聚合方和部分参与者共谋窃取其他参与者隐私的可能，并增强了联邦学习过程中的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 联邦 学习 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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