一种基于区块链的联邦学习系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于区块链的联邦学习系统及方法，系统包括：模型训练模块，用于联邦学习过程的机器学习模型更新和所述机器学习模型变化值聚合；基于区块链技术的智能合约模块，用于在所述联邦学习的过程中提供去中心化的控制功能与密钥管理功能；基于IPFS协议的存储模块，用于为所述联邦学习过程中的中间信息提供去中心化的信息存储机制；每个参与联邦学习的节点上同时运行所述模型训练模块、所述基于区块链技术的智能合约模块、所述基于IPFS协议的存储模块。实现整个系统的完全去中心化，任何节点的故障和退出都不会影响其他节点继续进行联邦学习，具有更强的鲁棒性。

A federated learning system and method based on blockchain

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链的联邦学习系统及方法
本专利技术涉及联邦学习
，尤其涉及一种基于区块链的联邦学习系统及方法。
技术介绍
联邦学习使得各个参与机构能够在不直接交换原始数据的情况下，协同的训练机器学习模型。这对于那些数据量不足的的企业或者机构而言，能够让它们联合起来，获得更好模型的同时又不暴露原始数据，实现互利共赢。现有的工程技术中，各个机构的协同训练依赖于中心化的第三方协作节点实现控制，聚合和密钥管理。现有的中心化的方法有以下缺点：1)协作节点会持续地获得其他所有机构上传的信息。而一个好奇的协作节点可以通过这些信息推断出与各个机构原始数据相关的重要信息，如类别标签分布情况，因此会导致数据隐私的泄露。对于参与训练的机构而言，它们并不想暴露这些隐私。2)当协作节点出现故障，整个系统会发生崩溃从而无法继续运行。由于中心化的协作节点的单点故障，各个机构的联邦学习会被强行终止，无法继续协同训练。现有技术中的联邦学习方法有隐私风险和单点故障的问题。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有的问题，提供一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链的联邦学习系统，其特征在于，包括：/n模型训练模块，用于联邦学习过程的机器学习模型更新和所述机器学习模型变化值聚合；/n基于区块链技术的智能合约模块，用于在所述联邦学习的过程中提供去中心化的控制功能与密钥管理功能；/n基于IPFS协议的存储模块，用于为所述联邦学习过程中的中间信息提供去中心化的信息存储机制；/n每个参与联邦学习的节点上同时运行所述模型训练模块、所述基于区块链技术的智能合约模块、所述基于IPFS协议的存储模块。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的联邦学习系统，其特征在于，包括：
模型训练模块，用于联邦学习过程的机器学习模型更新和所述机器学习模型变化值聚合；
基于区块链技术的智能合约模块，用于在所述联邦学习的过程中提供去中心化的控制功能与密钥管理功能；
基于IPFS协议的存储模块，用于为所述联邦学习过程中的中间信息提供去中心化的信息存储机制；
每个参与联邦学习的节点上同时运行所述模型训练模块、所述基于区块链技术的智能合约模块、所述基于IPFS协议的存储模块。


2.如权利要求1所述的基于区块链的联邦学习系统，其特征在于，所述基于区块链技术的智能合约模块包含了训练控制模块和密钥管理模块；
所述训练控制模块用于在所述联邦学习过程中的每一轮学习前随机生成包含每个参与所述联邦学习的节点的拓扑结构，在所述联邦学习过程中与各所述节点通信，通知各所述节点已有的聚合信息，并收集各所述节点进一步聚合后的信息；
所述密钥管理模块存储了每个参与联邦学习的节点上传的公钥信息。


3.如权利要求2所述的基于区块链的联邦学习系统，其特征在于，所述公钥是用于同态加密的公钥；每个所述公钥与每个参与所述联邦学习的所述节点一一对应，在所述联邦学习开始前被密钥管理模块记录。


4.如权利要求1所述的基于区块链的联邦学习系统，其特征在于，每个所述节点均承担聚合任务，所有所述节点的聚合合起来是基于区块链的联邦学习系统的聚合信息。


5.如权利要求4所述的基于区块链的联邦学习系统，其特征在于，每个所述节点从前驱节点处获得加密信息，并将本地的加密信息与获得的所述加密信息相加，得到新的加密信息；所述新的加密信息传递给后继节点；累加后的所述加密信息被最后的节点解密，并用于全局训练模型的更新，得到最新的全局模型。


6.一种基于区块链的联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：所有参与联邦学习的节点在基于区块链技术的智能合约模块的密钥管理模块登记公钥，并彼此协商训练模型的结构、初始参数信息和最大训练轮数；

【专利技术属性】
技术研发人员：王智，武鑫，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：广东;44