一种基于区块链和联邦学习的人类行为识别方法和系统

    公开(公告)号:CN118114299A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410196775.4

    申请日:2024-02-22

    Applicant: 河南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于区块链和联邦学习的人类行为识别方法和系统。该方法包括:初始化区块链网络和联邦学习网络,确定区块链主节点服务器;本地设备根据本地的用户行为数据对模型进行训练,生成本地原型并上传至任意一个区块链节点服务器;任意一个区块链主节点服务器根据接收到的本地原型参数生成交易,并将交易广播至其他所有区块链节点服务器,以便在其他所有区块链节点服务器均检查通过交易的正确性后,将交易放入本地的交易池中;区块链主节点服务器将接收到的所有本地原型参数进行聚合,生成全局原型参数;重复执行上述的本地原型更新和原型聚合过程,直至达到训练停止条件;利用最终的全局模型参数对目标用户的行为数据进行识别。

    基于Web3.0和区块链的个人数据交易方法

    公开(公告)号:CN119338588A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411381258.0

    申请日:2024-09-30

    Applicant: 河南大学

    Abstract: 本发明涉及数据交易和区块链技术领域,具体涉及基于Web3.0和区块链的个人数据交易方法,该方法包括:用户在Web3.0和区块链上进行注册;数据持有用户将数据上传至区块链,数据购买用户定义数据需求的智能合约;数据持有用户与其定义的数据需求进行匹配,若匹配成功,向数据购买用户证明自己拥有其所需要的数据;若数据购买用户同意交易,向数据购买用户返回确认信息;云服务器根据处理算法对加密的数据进行处理,将处理后的加密结果发送给数据购买用户;数据购买用户收到解密的密钥,在不需要第三方的参与下自动完成个人数据交易过程。本发明保证了数据的安全性,防止个人数据被二次转售,保证了数据交易的自主性和公平性。

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