一种结合区块链技术的工业物联网联邦学习方法技术

本发明专利技术公开了一种结合区块链技术的工业物联网联邦学习方法，包括如下步骤：1）设备初始化：2）联邦任务的创建和发布；3）角色选择和动态分层；4）全局模型的存储；5）客户端本地训练和打分与存储；6）聚合器的请求和验证与聚合；7）区块的创建与传播。这种方法能提高工业设备间分布式学习的效率，同时实现去中心化、可验证性、不可篡改性和可追溯性，该系统不仅能减少资源浪费，还能优化设备的参与过程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业物联网iiot和区块链结合技术，具体是一种结合区块链技术的工业物联网联邦学习方法。

技术介绍

1、在工业物联网(iiot)领域中，随着机器学习技术的发展，联邦学习作为一种保护数据隐私和提高安全性的分布式学习框架，引起了工业界的高度关注。该框架允许位于不同地理位置的工业设备协同完成模型训练，无需直接共享其产生的敏感数据，从而维护工业数据的私密性和完整性。尽管如此，在工业物联网中实施联邦学习时，仍需面对效率不高、资源配置不合理以及在大规模多设备参与的场景中安全性挑战。另一个关键问题是，参与训练的设备可能在质量和数量上存在不均，这可能导致最终模型出现偏差，进而影响整个工业系统的决策效果和自动化流程的优化。针对这些挑战，需要在保护数据隐私的前提下，开发出更加高效、节能且安全的联邦学习解决方案，确保模型训练的质量和广泛的设备参与度，以实现真正智能化的工业物联网环境。

2、针对上述问题，现有的解决方案主要集中在改进通信效率和数据加密技术上，但这些方法往往需要牺牲一定的训练效率或增加系统的复杂度。因此，寻找一种既能保证数据安全、又能提升训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合区块链技术的工业物联网联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种结合区块链技术的工业物联网联邦...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊含，李东城，刘鹏，张敏，金艳丽，侯兆瑞，
申请(专利权)人：广西师范大学，
类型：发明
国别省市：