-
公开(公告)号:CN115796261A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211578343.7
申请日:2022-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/08 , G06F21/62 , G06F16/182 , G06F16/27
Abstract: 本发明设计了一种基于区块链的轻量级分组共识的联邦学习方法,在隐私保护的时代,联邦学习和区块链在各个领域迅速发展,但是由于联邦学习需要频繁更新,每次更新在区块链上需要达成共识,传统的共识算法会大大增加系统的成本,以及联邦学习中存在恶意节点进行投毒攻击致使模型精度不高。本方法在上述环节引入了一种分组共识方法,降低了共识成本,也能抵御系统中的投毒攻击,同时在该系统中引入星际文件系统(IPFS)存储以往轮次的更新内容,使得节省了大量区块容量,使区块链和联邦学习系统在未来有更好地发展。