公开(公告)号：CN113204787A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110493191.X

申请日：2021-05-06

申请人： 广州大学

发明人： 殷丽华 ,  孙哲 ,  冯纪元 ,  操志强 ,  李超 ,  李然

IPC分类号： G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64 ,  G06F16/27 ,  G06N20/00

摘要： 本发明提供了一种基于区块链的联邦学习隐私保护方法、系统、设备和介质，通过根据各节点权重向量，由可信第三方生成主公/私钥、解密密钥和各节点加密密钥，并将主公钥、解密密钥和加密密钥发送至各节点，由主节点创建初始区块写入初始模型发布后，各节点下载初始模型进行训练，并采用加密密钥加密得到加密模型后上传至区块链，当各节点的加密模型全部上传至区块链后，各节点竞争生成模型聚合区块的权力，并由获得该权力的节点根据主公钥和解密密钥，将各节点的加密模型聚合生成全局模型后上传至区块链，再由主节点下载全局模型并进行理想模型判断的方法，增加了对节点来源和模型内容隐私的保护，降低了服务计算成本，提高了学习效率和服务质量。