一种确保数据可信且高效的去中心联合训练系统

本发明公开一种确保数据可信且高效的去中心联合训练系统。在该系统中，传感器物联网层中的传感器采集客户端训练节点的原始数据；节点计算层的各客户端训练节点负责对应的原始数据预处理和本地模型预训练，并生成梯度统计量，经加密封装为交易记录提交至区块链网络；区块链网络采用共识算法，通过智能合约管理动态委员会选举流程，基于设计的多维度激励机制筛选出节点组成临时委员会，形成联邦学习聚合层；在联邦学习聚合层，各临时委员会成员节点以去中心方式完成全局统计特征的加权融合，并将全局统计特征写入分布式账本，进而利用智能合约自动分发至各边缘节点，触发本地模型更新。本发明有效降低了通信与存储开销，并提高了数据安全性。