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申请/专利权人：浙商银行股份有限公司;易企银(杭州)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的区块链节点集群监控方法及设备，利用联邦学习对分布式数据节点数据隐私保护的特性，针对节点监控设计联邦学习模型同步智能合约，通过隐私交易的方式，在集群节点数据不交换的前提下，在保证节点数据隐私安全的同时，能够对区块链集群中的节点行为进行预测监控，给出非法异常节点画像，提前判别集群节点的行为，确保区块链资产的安全。通过节点的交易金额、交易对象、共识情况、交易频次、广播次数、网络带宽等构成的多维画像，输出目标区块链节点的抖动性、合法性判别结果等行为画像。

主权项：1.一种基于联邦学习的区块链节点集群监控方法，其特征在于，包括：区块链集群中，每个节点根据本地节点的多维画像数据集训练本地节点的节点监控联邦学习训练模型；所述多维画像数据集的数据维度包括：交易对象、交易金额、交易时间、交易频率、交易次数、节点广播次数、区块大小、区块落块时间、共识时间、共识节点签名验签结果、共识投票、网络负载、网络通信时延，这些数据只会在节点本地执行，不会共享给其他节点；本地模型训练完成后，将最新的模型参数通过隐私交易发送到联邦学习模型同步智能合约，将节点行为画像结果通过隐私交易发送到业务合约，进行上链，经过共识后记录账本；所述联邦学习模型同步智能合约采用隐私交易的方式，确保各节点上链数据的隐私，所述联邦学习模型同步智能合约的设计包括：初始化参数；接收本地节点发送的最新模型参数；将最新模型参数同步到区块链集群各节点，并触发各节点更新本地模型；模型参数查询；区块链节点之间，通过联邦学习模型同步智能合约同步模型参数，并触发本地节点更新本地模型，使得链内节点同步最新的节点监控联邦学习训练模型；联邦学习训练结果即区块链集群节点画像存储到区块链节点上，通过区块链接口适配层显示监控结果；所述适配层负责节点行为画像结果与区块链集群节点监控显示的交互，包括服务端和适配层接口，从区块链集群获取节点行为画像结果，然后通过服务端将画像结果发送到前端在显示层显示；所述适配层接口包括：获取节点运行情况、获取节点多维画像数据集、获取节点是否攻击、获取节点异常预警信息接口。

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