申请/专利权人：湖南大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875452A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00;G06F21/60;G06F21/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于SGX的区块链联邦学习方法及系统，本发明方法包括：每个客户端与SGX进行远程认证，并建立安全的信道；客户端进行本地模型的训练，保存本地模型的参数；客户端生成训练结果，并发布到区块链网络；区块链系统使用共识机制决定本轮执行聚合的聚合服务器，该聚合服务器从区块链网络中异步地获取各客户端的客户端模型梯度并送入SGX验证，验证成功后由SGX进行模型聚合；SGX完成模型聚合之后，产生聚合结果并发布至区块链；其他区块链节点验证聚合结果的完整性，验证成功后将该区块添加到本地区块中，并开始下一轮训练。本发明在聚合服务器中使用SGX进行模型的聚合，在开放的区块链联邦学习环境中保证训练过程不被恶意的聚合者破坏，提高了安全聚合的安全性、可靠性。

主权项：1.一种基于SGX的区块链联邦学习方法及系统，其特征在于，包括：S1，每个客户端与各个聚合服务器的SGX之间、每个聚合服务器的SGX之间使用Intel远程认证服务进行远程认证，并建立安全的信道。S2，客户端进行本地模型的训练，保存本地模型的参数。S3，客户端生成训练结果，并发布到区块链网络。S4，区块链系统使用共识机制决定本轮执行聚合的聚合服务器。该聚合服务器从区块链网络中异步地获取该客户端的客户端模型并验证，验证成功后进行模型聚合。S5，聚合服务器完成模型聚合之后，产生聚合结果并发布至区块链。S6，其他区块链节点验证聚合结果的完整性，验证成功后将该区块添加到本地区块中，并开始下一轮训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种基于SGX的区块链联邦学习方法及系统

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