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本发明提供一种基于区块链开展可信联邦学习的方法,涉及区块链技术领域。该方法涉及任务发布者、数据拥有者和区块链共识节点;任务发布者通过联邦学习,在不收集隐私数据的前提下完成模型的训练,同时可以免除检验模型的工作量;数据拥有者只需按照普通的联邦学习进行训练即可;区块链共识节点负责对数据拥有者提交的训练好的模型进行验证,并聚合得到聚合模型;区块链共识节点相互之间对聚合模型进行共识验证;任务发布者检验聚合模型,如果聚合模型能够满足任务发布者的要求,任务结束。该方法可以有效地保护数据提供者的数据隐私,有效
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462624 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210127941.6 G06Q 20/38 (2012.01)
(22)申请日 2022.02.
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