南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质

题名	基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质
发明人	张琰; 吴宇; 段经璞; 武鑫; 李清; 李伟超
第一发明人	张琰
申请人	鹏城实验室 ; 南方科技大学
第一申请人	鹏城实验室
第一申请人地址	518000 广东省深圳市南山区西丽街道留仙洞万科云城一期8栋
当前申请人	鹏城实验室 ; 南方科技大学
当前申请人地址	518000 广东省深圳市南山区西丽街道留仙洞万科云城一期8栋 (广东,深圳,南山区)
当前第一申请人	鹏城实验室
当前第一申请人地址	518000 广东省深圳市南山区西丽街道留仙洞万科云城一期8栋 (广东,深圳,南山区)
申请号	CN202010660583.6
申请日期	2020-07-10
公开(公告)号	CN111552986B
公开日期	2020-11-13
授权日期	2020-11-13
专利状态	授权
法律状态日期	2020-11-13
专利类型	授权发明
学校署名	其他
摘要	本发明公开了一种基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：在监测到训练客户端的数量达到预设数量时，训练发起者基于所述训练客户端对应的客户端信息发布配置信息至各个训练客户端；所述训练发起者将待训练模型上传至主链；所述训练发起者基于所述聚合梯度以及所述待训练模型，确定目标模型。本发明通过区块链实现联邦学习的建模，在保护联邦学习数据隐私的前提下，对联邦学习的准确性无任何影响，提高了联邦学习的训练效果以及模型精度，无需对传输中的梯度等模型参数进行修改，实现了梯度等模型参数的隐私保护与模型收敛或模型精度之间的均衡；能够完全阻止信息泄漏，提高联邦学习中数据样本的安全性。
其他摘要	本发明公开了一种基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：在监测到训练客户端的数量达到预设数量时，训练发起者基于所述训练客户端对应的客户端信息发布配置信息至各个训练客户端；所述训练发起者将待训练模型上传至主链；所述训练发起者基于所述聚合梯度以及所述待训练模型，确定目标模型。本发明通过区块链实现联邦学习的建模，在保护联邦学习数据隐私的前提下，对联邦学习的准确性无任何影响，提高了联邦学习的训练效果以及模型精度，无需对传输中的梯度等模型参数进行修改，实现了梯度等模型参数的隐私保护与模型收敛或模型精度之间的均衡；能够完全阻止信息泄漏，提高联邦学习中数据样本的安全性。
CPC分类号	G06F21/602 ; G06F21/6245 ; G06N3/0454 ; G06N3/08
IPC 分类号	G06F21/60 ; G06F21/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
INPADOC 法律状态	（+PATENT GRANT）[2020-11-13][CN]
INPADOC 同族专利数量	1
扩展同族专利数量	1
专利代理人	丁志新
代理机构	深圳市世纪恒程知识产权代理事务所
相关链接	[来源记录]
来源库	PatSnap
成果类型	专利
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/339474
专题	工学院_环境科学与工程学院未来网络研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	张琰,吴宇,段经璞,等. 基于区块链的联邦建模方法、装置、设备及存储介质[P]. 2020-11-13.