本申请实施例提供了一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法及装置，接收需求端设备发送的包括所请求的深度学习数据的标识信息及目标代币数的获取请求，基于标识信息及预先设置的智能合约，确定标识信息对应的基准代币数，若目标代币数大于或等于基准代币数，则将预先存储的具有该标识信息的深度学习数据发送至需求端设备，以使需求端设备利用接收到的深度学习数据进行模型训练。如果目标代币数大于或等于基准代币数，则说明需求端设备请求深度学习数据时所提供的代币数满足发布端设备发布该深度学习数据时设定的代币数要求，此时才会向需求端设备发送其请求的深度学习数据，从而提高了深度学习数据共享时的数据安全性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法及装置
[0001]本申请涉及深度学习
，特别是涉及一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法及装置。
技术介绍
[0002]深度学习模型是一种通过建立和模拟人脑进行分析学习的智能模型，已在目标检测与分割、行为检测与识别、语音识别等方面得到了很好的应用。深度学习模型是利用海量的样本数据训练得到的，因此，要求运行深度学习模型的设备上预先存储有海量的样本数据，才可以保证深度学习模型的精度。
[0003]随着计算机网络的发展，在同一个局域网中会布局多台设备，按照传统的深度学习模型训练的要求，每一台设备上都需要预先存储海量的样本数据，导致浪费了大量的存储资源。
[0004]为了应对上述问题，相应的方法中采用区块链技术来实现深度学习数据在各台设备之间的共享，区块链技术是一种分布式数据库技术，通过维护数据块的链式结构，可以维持持续增长、不可篡改的数据记录。如图1所示，每台设备将本地使用的样本数据、训练得到的深度学习模型等深度学习数据上传到区块链网络中，任一台设备在需要使用其他设备的深度学习数据时，通过向区块链网络发送获取请求，则可以获得区块链网络反馈的所请求的深度学习数据，从而实现了深度学习数据的共享。
[0005]然而，当前的基于区块链技术的深度学习数据共享方法中，任何设备有需求时，都可以通过发送获取请求获得深度学习数据，导致数据安全性较差。
技术实现思路
[0006]本申请实施例的目的在于提供一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法及装置，以提高深度学习数据共享时的数据安全性。具体技术方案如下：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法，应用于区块链网络，该方法包括：
[0008]接收需求端设备发送的获取请求，其中，获取请求包括所请求的深度学习数据的标识信息及目标代币数；
[0009]基于该标识信息及预先设置的智能合约，确定该标识信息对应的基准代币数，其中，智能合约为发布端设备在发布深度学习数据至区块链网络时设置的，智能合约中设置了深度学习数据的标识信息与基准代币数的对应关系；
[0010]若目标代币数大于或等于基准代币数，则将预先存储的具有该标识信息的深度学习数据发送至需求端设备，以使需求端设备利用深度学习数据进行模型训练。
[0011]可选的，智能合约中还设置了深度学习数据的标识信息与数据密钥的对应关系；
[0012]该方法还包括：
[0013]基于该标识信息及智能合约，确定该标识信息对应的数据密钥；
[0014]若目标代币数大于或等于基准代币数，则将数据密钥发送至需求端设备，以使需求端设备利用数据密钥对深度学习数据进行解密，并基于解密后的深度学习数据进行模型训练。
[0015]可选的，深度学习数据包括样本数据和/或深度学习模型；
[0016]将预先存储的具有该标识信息的深度学习数据发送至需求端设备的步骤，包括：
[0017]将预先存储的具有该标识信息的样本数据发送至需求端设备，以使需求端设备利用样本数据对本地的深度学习模型进行训练；
[0018]和/或，
[0019]将预先存储的具有该标识信息的深度学习模型发送至需求端设备，以使需求端设备利用本地的样本数据对深度学习模型进行训练。
[0020]可选的，在将预先存储的具有该标识信息的深度学习数据发送至需求端设备的步骤之后，该方法还包括：
[0021]获取需求端设备发送的训练后的深度学习数据、训练后的深度学习数据的标识信息及基准代币数，其中，训练后的深度学习数据包括已完成训练的深度学习模型，和/或，训练深度学习模型采用的样本数据；
[0022]部署智能合约，并基于该标识信息及基准代币数，在智能合约中设置该标识信息与基准代币数的对应关系。
[0023]可选的，该方法还包括：
[0024]获取训练后的深度学习数据的数据密钥；
[0025]在智能合约中设置该标识信息与数据密钥的对应关系。
[0026]可选的，该方法还包括：
[0027]若目标代币数大于或等于基准代币数，则将目标代币数的代币发送至发布端设备。
[0028]第二方面，本申请实施例提供了一种基于区块链技术的深度学习数据共享装置，应用于区块链网络，该装置包括：
[0029]接收模块，用于接收需求端设备发送的获取请求，其中，获取请求包括所请求的深度学习数据的标识信息及目标代币数；
[0030]查找模块，用于基于该标识信息及预先设置的智能合约，确定该标识信息对应的基准代币数，其中，智能合约为发布端设备在发布深度学习数据至区块链网络时设置的，智能合约中设置了深度学习数据的标识信息与基准代币数的对应关系；
[0031]发送模块，用于若目标代币数大于或等于基准代币数，则将预先存储的具有该标识信息的深度学习数据发送至需求端设备，以使需求端设备利用深度学习数据进行模型训练。
[0032]可选的，智能合约中还设置了深度学习数据的标识信息与数据密钥的对应关系；
[0033]查找模块，还用于基于该标识信息及智能合约，确定该标识信息对应的数据密钥；
[0034]发送模块，还用于若目标代币数大于或等于基准代币数，则将数据密钥发送至需求端设备，以使需求端设备利用数据密钥对深度学习数据进行解密，并基于解密后的深度学习数据进行模型训练。
[0035]可选的，该装置还包括：
[0036]获取模块，用于获取需求端设备发送的训练后的深度学习数据、训练后的深度学习数据的标识信息及基准代币数，其中，训练后的深度学习数据包括已完成训练的深度学习模型，和/或，训练深度学习模型采用的样本数据；
[0037]部署模块，用于部署智能合约，并基于该标识信息及基准代币数，在智能合约中设置该标识信息与基准代币数的对应关系。
[0038]可选的，获取模块，还用于获取训练后的深度学习数据的数据密钥；
[0039]部署模块，还用于在智能合约中设置该标识信息与数据密钥的对应关系。
[0040]本申请实施例有益效果：
[0041]本申请实施例提供的一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法及装置，应用于区块链网络，其中，方法包括：接收需求端设备发送的包括所请求的深度学习数据的标识信息及目标代币数的获取请求，基于标识信息及预先设置的智能合约，确定标识信息对应的基准代币数，若目标代币数大于或等于基准代币数，则将预先存储的具有该标识信息的深度学习数据发送至需求端设备，以使需求端设备利用接收到的深度学习数据进行模型训练。发布端设备发布深度学习数据时，会在区块链网络上设置智能合约，并在智能合约中设置深度学习数据的标识信息与基准代币数的对应关系，则在接收到获取请求后，根据智能合约，确定所请求的深度学习数据的标识信息对应的基准代币数，对需求端设备发送的目标代币数和基准代币数进行比较，如果目标代币数大于或等于基准代币数，则说明需求端设备请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于区块链技术的深度学习数据共享方法，其特征在于，应用于区块链网络，所述方法包括：接收需求端设备发送的获取请求，其中，所述获取请求包括所请求的深度学习数据的标识信息及目标代币数；基于所述标识信息及预先设置的智能合约，确定所述标识信息对应的基准代币数，其中，所述智能合约为发布端设备在发布深度学习数据至所述区块链网络时设置的，所述智能合约中设置了深度学习数据的标识信息与基准代币数的对应关系；若所述目标代币数大于或等于所述基准代币数，则将预先存储的具有所述标识信息的深度学习数据发送至所述需求端设备，以使所述需求端设备利用所述深度学习数据进行模型训练。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能合约中还设置了深度学习数据的标识信息与数据密钥的对应关系；所述方法还包括：基于所述标识信息及所述智能合约，确定所述标识信息对应的数据密钥；若所述目标代币数大于或等于所述基准代币数，则将所述数据密钥发送至所述需求端设备，以使所述需求端设备利用所述数据密钥对所述深度学习数据进行解密，并基于解密后的深度学习数据进行模型训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习数据包括样本数据和/或深度学习模型；所述将预先存储的具有所述标识信息的深度学习数据发送至所述需求端设备，包括：将预先存储的具有所述标识信息的样本数据发送至所述需求端设备，以使所述需求端设备利用所述样本数据对本地的深度学习模型进行训练；和/或，将预先存储的具有所述标识信息的深度学习模型发送至所述需求端设备，以使所述需求端设备利用本地的样本数据对所述深度学习模型进行训练。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将预先存储的具有所述标识信息的深度学习数据发送至所述需求端设备之后，所述方法还包括：获取所述需求端设备发送的训练后的深度学习数据、所述训练后的深度学习数据的标识信息及基准代币数，其中，所述训练后的深度学习数据包括已完成训练的深度学习模型，和/或，训练所述深度学习模型采用的样本数据；部署智能合约，并基于所述标识信息及所述基准代币数，在所述智能合约中设置所述标识信息与所述基准代币数的对应关系。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：戚玉青，郑星，姚沛，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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