一种基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法及其系统

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一种基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法及其系统
申请号:CN202410958567
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118972100B
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法,使用双区块链的结构对联邦学习的客户端梯度进行审计,其中行为区块链负责记录交易信息与为梯度密文添加噪声,审计区块链负责实施审计算法对梯度集合进行核查,使用改良国密SM9算法对客户端梯度数据进行同态加密,所述审计算法针对一个梯度方阵,通过“先整体、后逐行逐列、最后单个梯度”的方法逐步缩小审计范围来定位威胁梯度。本发明通过区块链与同态加密技术对联邦学习过程中存在的投毒攻击、搭便车攻击等梯度攻击进行高准确率的审计,同时使用双区块链的结构,优化了审计资源配置,降低故障损失。
技术关键词
审计区块链 审计方法 加密数据 客户端 服务器模块 模型更新 矩阵 算法 解密 门限秘密共享 消除噪声 私钥 同态加密技术 设备间数据 密钥 消息验证码 双线性 杂凑函数
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