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[發明專利]一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法及系統有效

專利信息
申請號: 202111076101.3 申請日: 2021-09-14
公開(公告)號: CN113806800B 公開(公告)日: 2023-07-11
發明(設計)人: 劉振;吳宇;姚景升;李睿;張海濤;張婷;張嘉翔;曾偉;萬靜佳 申請(專利權)人: 東莞理工學院
主分類號: G06F21/62 分類號: G06F21/62;G06F21/60;G06N20/00;G06Q40/04;H04L9/00
代理公司: 成都東恒知盛知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51304 代理人: 何健雄
地址: 523000 廣東省*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 提高 通信 效率 合理 分配 獎勵 隱私 保護 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法,其特征在于:包括以下步驟:

一、在主鏈上進行訓練任務的發布,幫助訓練發起者找到參與訓練的客戶端,同時客戶端根據發布在主鏈上的訓練任務描述選擇需要加入的模型訓練;

二、等待客戶端達到一定數量之后,根據客戶端的信息,任務發起者發布相關配置建立安全訓練的側鏈,側鏈將分別在開始和結束錨定在主鏈上;

三、訓練任務開始時,工作節點將初始化模型下載至本地,進行本地訓練得到梯度結果之后,將梯度結果的正負值矩陣提取出來,利用部署在各個客戶端的智能合約與全局模型的梯度方向進行對比,達到設定閾值標準的客戶端梯度結果將被允許上傳到區塊鏈中并在側鏈上進行貢獻度的計算和積累,在客戶端進行梯度結果上傳之前,使用同態加密密鑰對梯度結果進行加密;

四、當一定數量的梯度結果上傳到區塊鏈上后,訓練發布者將下載梯度結果至本地,側鏈將對訓練發布方獲得的梯度結果進行安全的同態聚合運算,訓練發布方獲得聚合的結果后進行模型更新;

五、在模型更新后,任務發布者將更新后的模型發送至側鏈上,此后依照上述方式進行模型的迭代訓練直至獲取目標模型;

六、在獲取目標模型后,側鏈將自動調用主鏈進行結束錨定,標識本次訓練結束,然后對各個客戶端每次通過智能合約設定閾值積累的獎勵值進行統計和分發。

2.根據權利要求1所述的一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法,其特征在于:訓練過程中,客戶端節點每次提交密文梯度時,同時會提交本輪訓練數據的RSA累加值,用以后續驗證訓練數據的有效性。

3.根據權利要求2所述的一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法,其特征在于:步驟一中,在創世區塊上進行任務相關數據的上傳,加入訓練中的客戶端可以下載訓練任務數據進行本地數據的訓練。

4.根據權利要求3所述的一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法,其特征在于:在訓練中,通過審計的方式對每個參與訓練的客戶端數據進行審核。

5.根據權利要求4所述的一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法,其特征在于:審核采用抽樣的方式對客戶端的數據和梯度結果進行審核,通過零知識證明方法驗證數據樣本是否存在聚合結果中。

6.一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護系統,其特征在于:其采用如權利要求5中所述的一種提高通信效率和合理分配獎勵的隱私保護方法,并包括:

模型安全訓練框架,用于任務的安全多方訓練和梯度結果的篩選以及獎勵值的統計;

數據審核框架,用于通過審計的方式對每個參與訓練的客戶端數據進行審核;

獎勵分發框架,用于通過智能合約進行獎勵的分發。

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