一种基于零知识证明的可验证异构联邦学习系统

本发明公开了一种基于零知识证明的可验证异构联邦学习系统，主要针对现有异构联邦学习中透明度不足、可验证性缺失及易受数据投毒攻击等问题。系统由多个具有不同计算能力、数据分布和模型架构的客户端设备，以及一个区块链验证平台组成。客户端设备负责本地模型训练、模型转换为标准ONNX格式、利用零知识证明工具生成证明，并提交模型更新和证明至区块链验证平台。区块链验证平台则负责验证零知识证明、记录模型更新、构建全局模型，并确保其可验证性和透明性。本发明有效保护客户端数据隐私，增强训练过程可信度，确保全局模型可验证性，为去中心化异构联邦学习提供增强路径，拓展可信联邦学习发展新方向。