一种基于智能合约激励机制的可信联邦学习方法技术

本发明专利技术提供一种基于智能合约激励机制的可信联邦学习方法。本发明专利技术基于区块链设计了一个分布式的联邦学习场景，对于场景中的边缘节点而言，同时充当联邦学习训练时的客户端节点与区块链上的节点；基于区块链的智能合约，设计了一种针对FL场景下的激励机制，鼓励设备节点参与训练过程，提高了训练效率；在模型聚合过程中，设计信任评估模型，通过信任评分使得系统能够有效识别恶意客户端，防止恶意客户端故意上传错误的模型参数，对全局模型的精确度产生负面影响；在信任评估模型中，我们提出了一种新的优化后的欧氏距离评估方法，以较低的资源消耗获得相对准确的信任评估结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术isfl-sys的系统被设计，基于区块链智能合约的激励机制与一种可信联邦学习机制被包括。通过激励机制鼓励设备节点参加模型参数的训练，并通过etfl联邦学习机制迭代本地模型参数最终更新全局参数；一种轻量级高效的信任评分方法被设计，改进优化后欧氏距离相似性度量方法被包括。对本地模型参数标准化后，通过欧氏距离度量服务器模型与本地模型之间更新相似度，有效降低了相似性度量过程中产生的资源消耗；

技术介绍

1、区块链这一概念最早是在比特币白皮书中提出的。从本质上讲，区块链是一种特殊的链式数据结构，各区块通过父区块的哈希值相互连接。如附图1所示，每个区块都由区块头(header)和区块体(body)两部分组成。其中，区块头存储着前一个区块的哈希值(previous block hash)、提交的时间戳(timestamp)、梅克尔根(merkle root)以及区块的版本号(version)；区块体由一系列经过排序后的交易(transaction)组成，每个交易都存储着若干有关业务对象属性的查询和修改操作。区块间的数据通过链式结构相连接，以维持区块链的稳定性，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能合约激励机制的可信联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于智能合约激励机制的可信联邦...

【专利技术属性】
技术研发人员：公备，罗一航，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：