CN113051606A - 一种智能体的区块链互信方法 - Google Patents

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李瀚�
李明春
钟昊
张红波
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Abstract

本发明提供一种智能体的区块链互信方法，将每次模型提交作为交易，智能体间会通过区块链协议下加密和共识算法实现智能体间的互信。所述智能体的区块链互信方法确保在数据共享中，用户的原始数据不被传播，以保护用户隐私，鼓励各工作节点积极参与，保证数据共享过程中用户隐私信息的安全，同时将提高联邦学习任务的效率。

Description

一种智能体的区块链互信方法
技术领域
本发明涉及一种联邦学习的区块连应用方法，尤其是涉及一种智能体的区块链互信方法。
背景技术
联邦学习是多个实体(客户端)协作解决机器学习问题的机器学习设置，它在一个中央服务器或服务提供商的协调下进行。每个客户端的原始数据存储在本地，无法交换或迁移，联邦学习利用局部更新(用于立即聚合(immediate aggregation))来实现学习目标。局部更新(focused update)是仅限于包含特定学习任务最少必需信息的更新。聚合应在数据最小化服务中尽可能早地执行。
通过利用联邦学习的特征，可以为三方构建机器学习模型而无需导出企业数据，不仅可以充分保护数据隐私和数据安全，还可以为客户提供个性化和针对性的服务，从而实现互惠互利。同时，可以利用迁移学习来解决数据异质性问题，并突破传统人工智能技术的局限性。因此，联合学习为构建大数据和人工智能的跨企业，跨数据和跨域生态圈提供了良好的技术支持。
在数据的传输过程中，如果数据发生错误，通过区块链能够实现原始数据的保存，同时能够避免了对原数据终端的冲击。
发明内容
本发明提供了一种智能体的区块链互信方法，解决了训练数据在区块链中保存，进而实现联邦学习的问题，其技术方案如下所述：
一种智能体的区块链互信方法，包括以下步骤：
S1：参与联邦学习的多个数据终端各自选择信任的服务端设立智能体，通过智能体完成训练数据的传输，训练数据发送到智能体后，智能体将训练数据上传到区块链；
S2：所述多个智能体都形成区块链的节点，智能体将获取的本地数据样本进行本地联邦学习模型训练，以得到训练完成的本地联邦学习模型；
S3：其中的某智能体向其他智能体发送其本地联邦学习模型时，将每次发送的本地联邦学习模型进行加密，形成交易文件；
S4：智能体接收到其他智能体发来的交易文件，将交易文件解压后，与自身的本地联邦学习模型进行模型融合，并将融合后的模型加密后返回到发送端的智能体；
S5：作为发送端的智能体，将收到的多个融合模型再次融合，形成第二级融合模型；
S6：对发送交易文件达到设定数量，且已经形成第二级融合模型的智能体，作为下一级融合模型的基础智能体，多个基础智能体将对应的第二级融合模型都发送到信任的服务端进行最终的处理，多个第二级融合模型融合形成最终融合模型。
进一步的，步骤S2中，所述智能体形成的区块链节点，通过共识算法识别同在区块链的其他智能体形成的区块链节点。
所述数据终端按照顺序编号，排在首位的数据终端的智能体作为管理智能体，所述管理智能体向其他智能体发送区块链的共识算法。
所述智能体采用的共识算法设置有验证程序，验证程序通过智能体形成的通信网络进行处理。
所述通信网络中，排在首位的数据终端的智能体作为路由节点，该路由节点按照遍历的次序，对其他数据终端的智能体节点进行连续的地址分配。
进一步的，步骤S1中，所述智能体和数据终端之间通过加密通道进行数据传输。
进一步的，步骤S4中，作为发送端的智能体，根据其交易文件发送的数量，对应产生同等数量的贡献值，管理智能体的管理智能体根据贡献值的大小对智能体进行排序，优先对排序靠前的智能体进行模型融合。
进一步的，步骤S5中，第二级融合模型的数量不少于三个。
所述智能体的区块链互信方法确保在数据共享中，用户的原始数据不被传播，以保护用户隐私，鼓励各工作节点积极参与，保证数据共享过程中用户隐私信息的安全，同时将提高联邦学习任务的效率。
附图说明
图1是所述智能体的区块链互信方法的流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，所述智能体的区块链互信方法，将每次模型提交作为交易，智能体间会通过区块链协议下加密和共识算法实现智能体间的互信，具体包括：基于密码算法的区块链生成、共识机制和验证、网络路由和传播、贡献奖励脚本等。
其技术方案如下所述：
一种智能体的区块链互信方法，包括以下步骤：
S1：参与联邦学习的多个数据终端各自选择信任的服务端设立智能体，通过智能体完成训练数据的传输，训练数据发送到智能体后，智能体将训练数据上传到区块链；
所述智能体和数据终端之间通过加密通道进行数据传输。
S2：所述多个智能体都形成区块链的节点，智能体将获取的本地数据样本进行本地联邦学习模型训练，以得到训练完成的本地联邦学习模型；
所述智能体形成的区块链节点，通过共识算法识别同在区块链的其他智能体形成的区块链节点。
所述数据终端按照顺序编号，排在首位的数据终端的智能体作为管理智能体，所述管理智能体向其他智能体发送区块链的共识算法。
所述智能体采用的共识算法设置有验证程序，验证程序通过智能体形成的通信网络进行处理。
所述通信网络中，排在首位的数据终端的智能体作为路由节点，该路由节点按照遍历的次序，对其他数据终端的智能体节点进行连续的地址分配。
S3：其中的某智能体向其他智能体发送其本地联邦学习模型时，将每次发送的本地联邦学习模型进行加密，形成交易文件；
S4：智能体接收到其他智能体发来的交易文件，将交易文件解压后，与自身的本地联邦学习模型进行模型融合，并将融合后的模型加密后返回到发送端的智能体；
作为发送端的智能体，根据其交易文件发送的数量，对应产生同等数量的贡献值，管理智能体的管理智能体根据贡献值的大小对智能体进行排序，优先对排序靠前的智能体进行模型融合。
S5：作为发送端的智能体，将收到的多个融合模型再次融合，形成第二级融合模型；第二级融合模型的数量不少于三个。
S6：对发送交易文件达到设定数量，且已经形成第二级融合模型的智能体，作为下一级融合模型的基础智能体，多个基础智能体将对应的第二级融合模型都发送到信任的服务端进行最终的处理，多个第二级融合模型融合形成最终融合模型。
所述智能体的区块链互信方法确保在数据共享中，用户的原始数据不被传播，以保护用户隐私，鼓励各工作节点积极参与，保证数据共享过程中用户隐私信息的安全，同时将提高联邦学习任务的效率。

Claims (8)

1.一种智能体的区块链互信方法，包括以下步骤：
S1：参与联邦学习的多个数据终端各自选择信任的服务端设立智能体，通过智能体完成训练数据的传输，训练数据发送到智能体后，智能体将训练数据上传到区块链；
S2：所述多个智能体都形成区块链的节点，智能体将获取的本地数据样本进行本地联邦学习模型训练，以得到训练完成的本地联邦学习模型；
S3：其中的某智能体向其他智能体发送其本地联邦学习模型时，将每次发送的本地联邦学习模型进行加密，形成交易文件；
S4：智能体接收到其他智能体发来的交易文件，将交易文件解压后，与自身的本地联邦学习模型进行模型融合，并将融合后的模型加密后返回到发送端的智能体；
S5：作为发送端的智能体，将收到的多个融合模型再次融合，形成第二级融合模型；
S6：对发送交易文件达到设定数量，且已经形成第二级融合模型的智能体，作为下一级融合模型的基础智能体，多个基础智能体将对应的第二级融合模型都发送到信任的服务端进行最终的处理，多个第二级融合模型融合形成最终融合模型。
2.根据权利要求1所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：步骤S2中，所述智能体形成的区块链节点，通过共识算法识别同在区块链的其他智能体形成的区块链节点。
3.根据权利要求3所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：所述数据终端按照顺序编号，排在首位的数据终端的智能体作为管理智能体，所述管理智能体向其他智能体发送区块链的共识算法。
4.根据权利要求2所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：所述智能体采用的共识算法设置有验证程序，验证程序通过智能体形成的通信网络进行处理。
5.根据权利要求4所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：所述通信网络中，排在首位的数据终端的智能体作为路由节点，该路由节点按照遍历的次序，对其他数据终端的智能体节点进行连续的地址分配。
6.根据权利要求1所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：步骤S1中，所述智能体和数据终端之间通过加密通道进行数据传输。
7.根据权利要求1所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：步骤S4中，作为发送端的智能体，根据其交易文件发送的数量，对应产生同等数量的贡献值，管理智能体的管理智能体根据贡献值的大小对智能体进行排序，优先对排序靠前的智能体进行模型融合。
8.根据权利要求1所述的智能体的区块链互信方法，其特征在于：步骤S5中，第二级融合模型的数量不少于三个。
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