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摘要：本发明公开了一种基于零知识证明的防投毒攻击群学习方法及系统，其中方法包括步骤：数据提供方获取训练任务信息，生成当前节点本轮的本地局部模型；基于密钥交换协议，对本地局部模型参数添加盲化值进行加密；利用验证集对本地局部模型进行测试，并根据零知识证明协议生成局部模型的验证精度大于预设阈值的证据；模型聚合方验证各数据提供方局部模型参数密文；若验证通过，则将其局部模型参数加入全局模型；模型聚合方将当轮全局模型通过隐私计算网络共享至所有验证通过的数据提供方，并在模型共享合约中同步当前模型状态和当轮合规参与方。本发明能在保护各方隐私数据的前提下有效检查数据的可用性，防止数据投毒攻击，同时提高模型训练效率。
主权项：1.一种基于零知识证明的防投毒攻击群学习方法，其特征在于，包括以下步骤：被任务发起方写入全局模型训练任务的数据提供方获取训练任务信息，根据训练任务信息调取任务中数据标识对应的数据集，并使用初始化全局参数进行本地训练，生成当前节点本轮的本地局部模型；其中任务发起方和数据提供方共同参与组建一个联盟链；数据提供方基于密钥交换协议，对本地局部模型参数添加盲化值进行加密，生成局部模型参数密文；数据提供方利用验证集对本地局部模型进行精度验证，并根据零知识证明协议生成验证结果精度大于预设阈值的证据；根据预设的聚合调度合约确定数据提供方作为模型聚合方；模型聚合方调用预设的模型验证合约、公开数据及数据提供方当轮局部模型的证据，验证各数据提供方局部模型参数密文；若证据验证通过，则将其局部模型参数加入全局模型；若证据验证不通过，模型聚合方调用预设的模型恢复合约，计算不通过的数据提供方的盲化值，并在所有模型参数聚合完成后减去该盲化值，获取当轮全局模型；模型聚合方将当轮全局模型通过隐私计算网络共享至所有证据验证通过的数据提供方，并在模型共享合约中同步当前模型状态和当轮合规参与方。
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百度查询： 武汉天喻信息产业股份有限公司 基于零知识证明的防投毒攻击群学习方法及系统
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