公开(公告)号：CN118194978A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410441917.9

申请日：2024-04-12

Applicant: 湖北文理学院

Inventor： 李晓丽 ,  陈正 ,  董泽华 ,  徐德刚 ,  刘家磊 ,  谷琼

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F21/62 ,  H04L9/00 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明公开了基于FISCO群组机制的联邦学习系统，包括监管节点群组和多个层次的客户端群组，针对任一个客户端，获取并根据初始化的或者上一次学习迭代得到的全局模型，进行本地训练更新，得到更新后的本地模型；针对任一个客户端群组，基于实用拜占庭容错共识机制和基于余弦相似度的恶意节点筛选机制，得到更新后的局域模型；基于区块链或监管节点，聚合得到更新后的全局模型；直至满足预设的联邦学习收敛条件，否则进入下一轮的联邦学习。本发明通过划分不同层次的客户端群组，在保留安全性和去中心化的同时，保障了区块链系统的隐私性；其次，监管节点的引入，不仅可以起到跨机构的穿透式监管，还可以大大提升模型聚合的效率。