【技术实现步骤摘要】
联邦学习环境下的数据共享与协同方法及系统
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种联邦学习环境下的数据共享与协同方法及系统。
技术介绍
[0002]联邦学习最早是由谷歌在2016年提出的，其能使得数据不出本地即可参与多方协同建模，并且在数据交换的时候也能保证信息安全和个人隐私，在保证合规和安全的情况下，连接多个不同节点的数据以发掘大数据的协同经济价值。例如在医疗领域，单个医院的样本数据不足以构建具有足够准确率的诊断模型，而将多家医院的样本通过联邦学习的技术实现协同建模就可以解决模型的准确率问题，同时联邦学习还可以保证不暴露患者隐私的数据。
[0003]联邦学习的流程包括：首先，云端服务器将一个统一模型下发给多个医疗机构端的服务器节点，每个医疗机构节点用本地的数据进行训练，然后训练的得到的模型参数通过可信计算网络在加密状态中回传给云端服务器，云端服务器将从多个医疗机构节点那边得到的模型参数进行整合、更新，再发还给各个节点进行下一轮模型训练，依次逐步迭代直到最后模型收敛完成一次完整的联邦学习过程。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种联邦学习环境下的数据共享与协同方法，其特征在于，包括：数据提供节点从本地的中台层中提取数据并按照第一预设协议格式发布；可信计算网络中的其他节点作为数据评估节点，获取数据提供节点发布的数据，并基于共享数据安全评估协议对所述数据提供节点发布的数据进行数据相对价值评估；数据协同任务发起节点获取目标数据，基于所述目标数据，训练得到目标模型，并对所述目标数据进行数据动态价值评估，其中，所述数据协同任务发起节点为所述可信计算网络中的任一节点；在所述目标模型的应用过程中，数据协同任务发起节点对所述目标数据中每个数据提供节点发布的数据进行数据应用价值评估；数据协同任务发起节点基于数据相对价值评估结果、数据动态价值评估结果和数据应用价值评估结果，对所述数据提供节点发布的数据进行综合评估，并基于综合评估结果按照第二预设协议计算数据提供节点在当前数据协同任务中的激励，并根据所述激励向所述数据提供节点进行支付和结算。2.根据权利要求1所述的联邦学习环境下的数据共享与协同方法，其特征在于，所述数据提供节点从本地的中台层中提取数据并按照第一预设协议格式发布，包括：数据提供节点从本地提取数据，并对所述数据进行发布前的准备；数据提供节点按照第一预设协议格式发布目标信息，其中，所述目标信息包括：所述数据的信息以及所述数据对应的鉴权信息；数据提供节点发送数据发布消息给所述可信计算网络中其他节点。3.根据权利要求1所述的联邦学习环境下的数据共享与协同方法，其特征在于，所述可信计算网络中的其他节点作为数据评估节点，获取数据提供节点发布的数据，并基于共享数据安全评估协议对所述数据提供节点发布的数据进行数据相对价值评估，包括：所述可信计算网络中的其他节点作为数据评估节点，在接收到所述数据发布消息后，和所述数据提供节点就评估方法协商并达成一致，形成各参与联邦学习的节点需共同遵守的共享数据安全评估协议；所述数据评估节点获取数据提供节点发布的数据，并基于所述共享数据安全评估协议，评估所述数据提供节点发布的数据相对于所述数据评估节点的相对价值，得到所述数据提供节点对应的数据相对价值评估结果；所述数据评估节点基于所述数据相对价值评估结果对数据提供节点进行排名，并将排名结果和所述数据相对价值评估结果进行上链保存。4.根据权利要求1所述的联邦学习环境下的数据共享与协同方法，其特征在于，所述数据协同任务发起节点获取目标数据，基于所述目标数据，训练得到目标模型，包括：数据协同任务发起节点发送数据共享与协同请求，接收按照分值排名返回的所述可信计算网络中允许共享给所述数据协同任务发起节点的数据，以及各数据提供节点反馈的协同任务匹配程度数据及参与意愿；所述数据协同任务发起节点选择目标数据并和所述目标数据对应的数据提供节点建立连接通道；所述数据协同任务发起节点和所述目标数据对应的数据提供...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈宁，李元锋，杨猛，景昕，蔡国庆，郭漫雪，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。