一种在分布式云服务器上进行可验证计算的方法技术

本发明专利技术公开了一种在分布式云服务器上的可验证计算方案。方案主要针对是一个用户将计算委托给多个服务器的情况，如果每一个服务器返回的结果都做一次验证，在不值得信赖的服务器数量较少的情况下将会导致资源的浪费，因此方案使用系统性MDS对数据进行编码，利用MDS码的特性对多个服务器返回结果进行验证，方案可以检测返回结果中是否存在错误以及识别出导致错误的不值得信赖的服务器。致错误的不值得信赖的服务器。致错误的不值得信赖的服务器。

【技术实现步骤摘要】
一种在分布式云服务器上进行可验证计算的方法


[0001]本专利技术涉及云计算
，主要是一种针对在n个云服务器上进行可验证性计算的方案，其中这n个服务器中有部分不值得信赖的服务器。

技术介绍

[0002]在云计算问题中，用户会把需要进行的计算委托给云服务器，但云服务器出于经济因素的考虑，可能不会认真计算结果，而是返回一个随机结果，因此用户需要对结果进行验证，通过验证的结果将被接纳，否则不再信任委托的服务器。而随着机器学习的发展，训练集越来越大，一个服务器无法处理这么多数据，因此需要将计算委托给n个云服务器，假定n个云服务器中有部分不值得被信任的服务器，一种比较直接的方案是每一个服务器都做一次验证，验证通过的则接纳，但如果不值得信赖的服务器数量远小于n，那么这n次验证大多数都是没用的，浪费了资源，因此针对这种情况，本专利技术提出了一种针对n个云服务器进行可验证计算的方案。

技术实现思路

[0003]技术问题：本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种针对n个云服务器，其中有部分不值得信赖的服务器进行可验证计算的方案，利用MDS本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在分布式云服务器上进行可验证计算的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：用户将需要进行计算的数据集编码后委托给n个云服务器；步骤2：各个服务器分别进行计算，并将计算结果返回给用户；步骤3：用户对返回的结果进行验证。2.根据权利要求1所述的一种在分布式云服务器上进行可验证计算的方法，其特征在于，步骤1的具体步骤包括：构建训练数据集，所述训练数据集包含K个特征和相应的标签y
i
∈F
q
,i＝1,
…
,K；创建如下优化问题使经验风险最小化：其中，其中，为线性回归算法的回归函数的系数；使用梯度下降算法沿着梯度下降的方向迭代地更新权重向量w，更新如下等式：其中t表示迭代的次数；将训练集X平均地分成n个子矩阵，即X＝[X
1 X2ꢀ…ꢀ
X
n
]
T
，此时定义将计算委托给n个服务器，其中不值得信任的服务器数量为m，使用(n+2m,n)
‑
系统性MDS码对数据集进行编码，(n+2m,n)
‑
系统性MDS码的生成矩阵是：矩阵G的列数N满足N＝n+2m；每个服务器计算需要的数据是将A
i
的第(t,u)个元素表示为t,u＝1,2,...,s，构造向量并且使用如上所示的MDS对所有的a
tu
进行编码得到：对于所有的i＝1,2,
…
,N，使用构造出大小为s
×
s的矩阵对于i＝1,2,
…
,n，对于i＝n+1,
…

【专利技术属性】
技术研发人员：康维，陶金，刘楠，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：