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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114546636B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111666577.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06F21/64 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种数据交互系统和去中心化边缘模型训练验证方法，其中，该数据交互系统包括：物理网络层，由数据生产者边缘设备构成，用于收集和存储边缘设备生产的数据，并将数据上传至链下存储层；链下存储层，由具备存储资源的节点构成，用于接收物理网络层的数据，并根据接收的数据生成数据摘要，将数据摘要上传至区块链边缘层；区块链边缘层，由边缘节点组成的区块链网络构成，用于数据共享；可验证计算层，用于进行任务结果的准确性验证。通过上述方案解决了现有的无法对边缘计算外包结果进行有效验证的问题，实现了数据在边缘网络中的高效流通，达到了简单高效对边缘数据进行有效性验证的技术效果。
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公开(公告)号：CN114491623B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111653752.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的异步联邦学习方法及系统，在联邦学习的基础上引入区块链网络，选取声誉较高的边缘设备节点作为议会节点用于模型的聚合和对所有节点的声誉更新，以实现联邦学习过程的去中心化；将全局模型发送至边缘设备，利用边缘设备产生的丰富数据进行训练并返回对全局模型的更新参数，并基于议会节点分别进行模型聚合、声誉更新并进行共识认证，最终在共识成功的条件下实现完整的联邦学习。所述方法在模型训练过程中，边缘设备的数据不离开本地，降低数据泄漏风险，保护用户隐私；基于区块链网络和共识算法去中心化，避免单点故障，提高系统鲁棒性和拓展性。
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公开(公告)号：CN114546636A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111666577.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种数据交互系统和去中心化边缘模型训练验证方法，其中，该数据交互系统包括：物理网络层，由数据生产者边缘设备构成，用于收集和存储边缘设备生产的数据，并将数据上传至链下存储层；链下存储层，由具备存储资源的节点构成，用于接收物理网络层的数据，并根据接收的数据生成数据摘要，将数据摘要上传至区块链边缘层；区块链边缘层，由边缘节点组成的区块链网络构成，用于数据共享；可验证计算层，用于进行任务结果的准确性验证。通过上述方案解决了现有的无法对边缘计算外包结果进行有效验证的问题，实现了数据在边缘网络中的高效流通，达到了简单高效对边缘数据进行有效性验证的技术效果。
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公开(公告)号：CN114493865A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210012615.0
申请日：2022-01-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种基于区块链的去中心化互联网协同系统和数据交互方法，其中，该系统包括：设备层，由物理实体组成，其中，物理实体通过传感器收集源数据，并上传至数字实体；网络层，由边缘网关和基站组成，接收来自物理实体的源数据；存储层，通过云服务存储物理实体的源数据，并将生产源数据的元数据上传至边缘区块链网络进行唯一映射索引；预言机网络层，由数据预言机、跨域预言机和用于计算资源共享的计算预言机组成；控制层，由数字孪生平台组成，用于基于设备层、网络层、存储层和预言机网络层流转的数据为各生产节点提供增删改查的接口。通过上述方案解决了现有的数字实体和物理实体之间无法进行高效数据交互的问题。
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公开(公告)号：CN114491623A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111653752.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的异步联邦学习方法及系统，在联邦学习的基础上引入区块链网络，选取声誉较高的边缘设备节点作为议会节点用于模型的聚合和对所有节点的声誉更新，以实现联邦学习过程的去中心化；将全局模型发送至边缘设备，利用边缘设备产生的丰富数据进行训练并返回对全局模型的更新参数，并基于议会节点分别进行模型聚合、声誉更新并进行共识认证，最终在共识成功的条件下实现完整的联邦学习。所述方法在模型训练过程中，边缘设备的数据不离开本地，降低数据泄漏风险，保护用户隐私；基于区块链网络和共识算法去中心化，避免单点故障，提高系统鲁棒性和拓展性。
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