本技术涉及一种融合区块链技术和联邦学习的数据安全传输与同步策略。该策略允许模型发布者将训练得到的模型参数上传至区块链网络;终端用户随后从区块链网络中提取相应的初始模型参数,并在本地执行模型训练。通过联邦学习机制,用户能够在保护数据隐私的同时,将更新后的模型参数安全地回传至区块链,实现数据的安全流转与更新。
背景技术
随着人工智能和大数据技术的发展,联邦学习作为一种保护数据隐私的分布式学习方法得到了广泛关注;联邦学习通过将模型训练任务分布到各个终端设备上,本地训练模型后只上传参数,而不共享原始数据,解决了集中式训练中数据隐私泄露的问题。
然而,现有联邦学习架构依赖中心化的参数服务器,存在单点故障、数据篡改等安全隐患,且缺乏有效的机制来保障数据流转过程的透明性与安全性,尤其在多方协作中,难以实现参数更新的可信度和可追溯性;另一方面,各参与终端在联邦学习过程中不断上传和更新模型参数,现有的传输机制缺乏足够的安全保护,容易受到网络攻击和数据泄露的威胁,影响了模型的训练效果与用户数据的隐私安全;因此,如何在联邦学习的多方数据流转中保障数据的完整性、安全性以及过程的透明性,成为目前亟待解决的问题。
区块链技术作为一种去中心化的分布式账本,使用链式数据结构和加密算法,保证了数据的不可篡改性和可追溯性,为联邦学习中的模型参数传输与共享提供了新的解决方案。
通过区块链记录联邦学习的参数更新交易,能够有效避免传统中心化服务器的单点故障风险,并保障数据的透明性和安全性;此外,应用区块链对模型参数的分布式存储,联邦学习可以实现更高的透明度和可追溯性;在传统的联邦学习架构中,模型参数的更新和存储由中心化服务器进行管理,外部参与者难以有效验证模型更新的合法性和数据来源的真实性;而通过区块链,每一次模型参数的更新都会被视为一笔交易记录在链上,所有参与者都可以查看这些交易,确保数据流转的每一个环节都是公开透明且不可篡改的;这种机制不仅提升了联邦学习的安全性,还为多方协作提供了可靠的信任基础。
因此,通过联邦学习和区块链技术不仅解决了传统架构中的单点故障与数据安全问题,还能提升模型训练的效率和透明度;本发明正是基于此,提出了一种基于区块链和联邦学习的数据安全流转与更新方法,通过区块链技术引入联邦学习架构,实现模型参数的安全传输、存储与更新,确保数据流转的完整性和系统的协同高效性。
实现思路