一种区块链上AI行为正确性验证方法技术

本发明专利技术公开了一种区块链上AI行为正确性验证方法，客户端节点调用区块链上的数据进行AI模型的训练；客户端节点将生成的AI行为记录AI

【技术实现步骤摘要】
一种区块链上AI行为正确性验证方法


[0001]本专利技术涉及AI安全以及数据审计
，具体为一种区块链上AI行为正确性验证方法。

技术介绍

[0002]随着区块链在底层技术方案上趋于完善，区块链呈现出广阔的应用发展前景。然而，由于目前区块链平台技术上存在一些不可避免的问题，例如：低吞吐量、高延迟、可扩展性差、恶意挖掘/交易行为以及在区块链上开发的智能合约中的易受攻击代码等，这些问题严重的阻碍了区块链技术的进一步发展。AI技术因为其先进的技术特性而得到了越来越多的关注，越来越多的企业和个人将AI技术助力于区块链上以此来解决区块链上存在的这些问题。然而，目前的研究主要集中在如何利用AI技术使得区块链克服其存在的问题而变得更加智能，很少有研究关注于若事后发生争议和问责时，如何对AI行为进行取证监督，缺乏对于区块链上AI行为正确性验证等一致性问题的深入研究。
[0003]目前，区块链上助力AI主要是帮助其解决一些存在的弊端，例如：无监督的机器学习在区块链的帮助下自动识别智能合约中可能造成的损害或再次发生的违规行为；深度强化学习可以帮助优化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区块链上AI行为正确性验证方法，其特征在于，包括以下步骤：1)客户端节点调用区块链上的数据进行AI模型训练，同时对AI模型训练过程中的参数以及中间状态进行记录，生成AI
‑
digest数据元组；2)客户端节点对步骤1)中生成的AI
‑
digest数据元组进行代理重加密，同时将加密后的数据存放于IPFS分布式存储系统中，将返回的地址索引进行记录；3)客户端节点将步骤2)中的地址索引以及交易内容发送给背书节点进行AI行为训练正确性验证，其中每笔交易内容中包含接受方的地址信息，交易金额，发送方的签名以及事务信息；4)所述背书节点判断AI行为训练以及交易内容是否满足正确性验证，验证通过则对此AI
‑
digest数据元组的地址索引以及交易内容进行背书签名，形成有效背书；否则拒绝背书，形成无效背书；5)所述背书节点将背书结果即签名后的AI
‑
digest的地址索引和交易内容返回给所述客户端节点，所述客户端节点将收到的背书结果发送给排序节点；6)所述排序节点对收到的AI
‑
digest地址索引和交易内容的背书签名进行验证，有效背书的数据进行上链存储，无效背书的数据拒绝上链同时对所述背书节点进行惩罚。2.如权利要求1所述的一种区块链上AI行为正确性验证方法，其特征在于，步骤1)的实现过程为：1.1)构建AI训练模型M0和P2P网络；1.2)参数设置：初始化AI训练模型M0的参数，包括学习率η，学习训练批次m；初始化P2P网络的参数，包括默认的网路ID，协议号；设置乘法循环群G；生成元P；由外界的可信权威部分担任证书颁发机构CA，同时证书颁发机构CA选取随机数作为其主私钥，其中是模为q的正整数域，q为乘法循环群G的阶数；证书颁发机构CA的公钥mpk
CA
＝r
×
P；选取hash函数函数函数系统公共参数1.3)生成用户注册信息：首先，用户U随机选取随机数同时计算用户标识符将元组(id
U
,R
U
)发送给证书颁发机构CA；证书颁发机构CA根据元组(id
U
,R
U
)，随机选择随机值并计算R
t
＝r
t
×
P，其中R
t
为证书颁发机构CA计算的用户标识符号；因此，用户节点U的证书为Cert
U
＝R
U
+R
t
，计算r
a
＝H1(Cert
U
||id
U
)*r
t
+r，r
a
是计算的随机数，最后，证书颁发机构CA将元组(r
a
,Cert
U
)发送给用户节点U完成用户信息注册；1.4)生成AI训练记录数据：当用户注册好身份信息后，客户端节点调用区块链上的数据进行AI训练，并且对AI训练过程的中间状态以及参数进行记录，生成数据元组AI
‑
digest。3.如权利要求2所述的一种区块链上AI行为正确性验证方法，其特征在于，步骤2)的实现过程为：客户端节点首先生成元数据其中是用户的身份标识，T0是时间戳，同时对数据元组AI
‑
digest进行加密得到密文C
M
＝Enc(M,filekey)，Enc为加密算法，该算法包含机加密数据M以及加密密钥filekey，其中filekey是随机生成的加密密钥，M是数
据元组AI
‑
digest；其次，客户端节点选取随机值进行两部分密文计算h
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵佳豪，张玉书，蒋佳佳，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：