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摘要：本发明提供了一种基于区块链和零知识证明的可信联邦学习系统及方法，包括：扰动模块。所述扰动模块中，应用非交互式零知识协议，使得对局部模型添加的噪声可验证。训练者和验证者独立且分别使用线性逼近构建包含特定高斯噪声的相同电路，训练者使用电路和公共生成器以及模型参数构建证明。验证者使用他们的电路验证接收到的证明；验证模块。所述验证模块构建了一种分片区块链共识过程。每个验证者首先利用公共数据集，验证局部模型梯度更新的精度。将自己的验证结果作为投票摘要，在网络中形成共识。对于包含局部模型选择信息的区块数据，引入拜占庭容错协议来确保数据可信。本发明可被证明实现差分隐私，并能够分析出噪声对模型性能影响的上界。
主权项：1.一种基于区块链和零知识证明的可信联邦学习系统，其特征在于，包括：扰动模块：包含差分隐私子模块和零知识证明子模块，为局部模型添加噪声，同时生成零知识证明；应用非交互式零知识协议，使得对局部模型添加的噪声能够被验证；训练者和验证者独立且分别使用线性逼近构建包含特定高斯噪声的相同电路，训练者使用电路和公共生成器以及模型参数构建证明，验证者使用电路验证接收到的证明，并将验证输出字段与噪声模型进行比较，如果比较结果正确，接受该证明；验证模块：包含本地验证和分片共识过程；验证者均匀随机地形成一个包含多个分片的集合，在每个验证循环中，满足特定标准的分片中的验证者利用系统中的公共数据集，并行验证本地模型质量；分片中的一个验证者提议一个投票程序区块，并将其广播给分片的其他成员；区块内容为局部模型的选择结果；分片中的验证者提交投票以达成结论，过程持续进行直到达成一致决定；验证者选择部分本地模型进行全局聚合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 国家工业信息安全发展研究中心 基于区块链和零知识证明的可信联邦学习系统及方法
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