CN115600219A - 候选任务工作者声誉值的确定方法 - Google Patents

候选任务工作者声誉值的确定方法 Download PDF

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CN115600219A CN202211612117.6A CN202211612117A CN115600219A CN 115600219 A CN115600219 A CN 115600219A CN 202211612117 A CN202211612117 A CN 202211612117A CN 115600219 A CN115600219 A CN 115600219A
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Abstract

本申请适用于联邦学习技术领域，提供了一种候选任务工作者声誉值的确定方法，通过确定当前任务发布者，联邦学习系统根据联邦学习任务完成情况，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值，再根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值，结合直接声誉值和间接声誉值，计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值，再计算所有任务发布者的可靠度并将其作为综合声誉值的可信度，最后根据综合声誉值和综合声誉值的可信度，利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值。本申请能够有效的避免恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通，提高候选任务工作者声誉值的准确度。

Description

候选任务工作者声誉值的确定方法
技术领域
本申请属于联邦学习技术领域，尤其涉及一种候选任务工作者声誉值的确定方法。
背景技术
联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术，它支持使用来自大规模节点(如移动设备)的本地数据集进行分布式模型训练，但只共享模型更新，而不上传原始训练数据。该技术提供了良好的隐私保护，同时保证了较高的学习性能。尽管联邦学习具有上述这些好处和广阔的应用前景，但仍存在一些关键的挑战，诸如现有的工作主要集中在设计先进的学习算法，以达到更好的学习性能。然而参与培训的可靠联邦学习的任务工作者(即移动设备)选择方案等挑战尚未得到探索。因此，防御这种有意或无意的不可靠的局部模型更新对于联邦学习是至关重要的。
研究表明，任务工作者故意发送恶意更新以及任务工作者可能会无意地更新一些低质量的参数都会影响全局模型参数。在这些理论和研究的推动下，联邦学习中引入了声誉作为一个公平的度量来选择可靠的任务工作者进行联合学习，以抵御移动网络中不可靠的模型更新。目前，现有方案主要是通过多权重主观逻辑模型和联盟区块链的结合选择可靠和可信任务工作者。联邦学习运用多权重主观逻辑模型来生成任务工作者候选人的综合声誉值，多权重主观逻辑是一个广泛采用的概率推理框架:每个任务发布者将其直接声誉意见和间接声誉意见相结合，为任务工作候选人生成综合声誉价值。联盟区块链以分散的方式管理声誉，保证精确的信誉计算，从而显著提高学习精度。
尽管这些方法在选择可靠和可信的任务工作者方面取得了一些进展，但仍存在一定的局限性。例如很多方法没有考虑恶意任务发布者的检测，这将导致恶意任务发布者能与不可靠任务工作者相互串通共同影响数据的准确性。
综上，联邦学习存在候选任务工作者声誉值求值不够准确的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种候选任务工作者声誉值的确定方法，可以解决联邦学习中候选任务工作者声誉值求值不够准确的问题。
本申请实施例提供了一种候选任务工作者声誉值的确定方法，应用于联邦学习系统，包括：
在候选任务工作者完成联邦学习系统的联邦学习任务后，将联邦学习
系统中所有任务发布者中的任一者作为当前任务发布者；
根据联邦学习任务的完成情况，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值；
根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值；
根据直接声誉值和间接声誉值，计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值；
计算所有任务发布者的可靠度，并将计算出的可靠度作为该可靠度对应的综合声誉值的可信度；
根据所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及对应的可信度，利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值。
可选的，根据联邦学习任务的完成情况，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值，包括：
通过计算公式
Figure 888949DEST_PATH_IMAGE001
Figure 237890DEST_PATH_IMAGE002
Figure 830546DEST_PATH_IMAGE003
得到所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值，其中，
Figure 646055DEST_PATH_IMAGE004
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值，
Figure 199527DEST_PATH_IMAGE005
表示候选任务工作者j的正面互动事件数，正面互动事件数表示候选任务工作者j向任务发布者i返回可靠的本地模型的次数，
Figure 493105DEST_PATH_IMAGE006
表示候选任务工作者j的负面互动事件数，负面互动事件数表示候选任务工作者j向任务发布者i返回不可靠的本地模型的次数，
Figure 330480DEST_PATH_IMAGE007
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值信度，
Figure 51311DEST_PATH_IMAGE008
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值不信度，
Figure 482293DEST_PATH_IMAGE009
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值不确定度，
Figure 720507DEST_PATH_IMAGE010
表示直接声誉值不确定度的影响水平；
Figure 415318DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 572630DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 225328DEST_PATH_IMAGE013
，m表示任务发布者的总个数，
Figure 736075DEST_PATH_IMAGE014
表示候选任务工作者的总个数。
可选的，根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值，包括：
通过计算公式
Figure 157829DEST_PATH_IMAGE015
Figure 610676DEST_PATH_IMAGE016
Figure 485091DEST_PATH_IMAGE017
Figure 189742DEST_PATH_IMAGE018
得到候选任务工作者j的间接声誉值，其中，
Figure 606948DEST_PATH_IMAGE019
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值，
Figure 840483DEST_PATH_IMAGE020
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值信度，
Figure 592408DEST_PATH_IMAGE021
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值不信度，
Figure 304012DEST_PATH_IMAGE022
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值不确定度，
Figure 965937DEST_PATH_IMAGE023
表示其他任务发布者y对当前任务发布者i的评分权重参数，
Figure 511319DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 360326DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 265834DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 516687DEST_PATH_IMAGE027
。
可选的，根据直接声誉值和间接声誉值，计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值，包括：
通过计算公式
Figure 357604DEST_PATH_IMAGE028
Figure 569274DEST_PATH_IMAGE029
Figure 888260DEST_PATH_IMAGE030
Figure 259198DEST_PATH_IMAGE031
得到所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值，其中，
Figure 133001DEST_PATH_IMAGE032
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值，
Figure 956600DEST_PATH_IMAGE033
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值可信度，
Figure 79277DEST_PATH_IMAGE034
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值不可信度，
Figure 914509DEST_PATH_IMAGE035
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值不确定度，
Figure 97229DEST_PATH_IMAGE036
。
可选的，计算所有任务发布者的可靠度，包括：
通过计算公式
Figure 408124DEST_PATH_IMAGE037
得到所有任务发布者的可靠度，其中，
Figure 459126DEST_PATH_IMAGE038
表示任务发布者i的可靠度
Figure 273498DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 768064DEST_PATH_IMAGE039
表示任务发布者i是否使用重复数据源，
Figure 300677DEST_PATH_IMAGE040
表示任务发布者i发布联邦学习任务的频率，
Figure 499577DEST_PATH_IMAGE041
表示任务发布者i是否长期给出不切实际的高分，
Figure 824248DEST_PATH_IMAGE042
均表示权重因子。
可选的，根据所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及综合声誉值对应的可信度，利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值，包括：
将候选任务工作者j的最终声誉值
Figure 614349DEST_PATH_IMAGE043
转化成BUI二元组
Figure 368679DEST_PATH_IMAGE044
，其中，
Figure 777795DEST_PATH_IMAGE045
由所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值聚合而成，
Figure 566759DEST_PATH_IMAGE046
表示
Figure 386816DEST_PATH_IMAGE045
的可信度；
利用区间转换函数
Figure 894021DEST_PATH_IMAGE047
将BUI二元组转化成区间值，得到
Figure 700303DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 484719DEST_PATH_IMAGE046
的第一表达式如下：
Figure 351044DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 345545DEST_PATH_IMAGE049
表示所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值的加权聚合函数，
Figure 94800DEST_PATH_IMAGE050
表示区间值的加权聚合函数，
Figure 858357DEST_PATH_IMAGE051
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值，
Figure 895583DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 252746DEST_PATH_IMAGE053
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值的可信度，
Figure 666410DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 284473DEST_PATH_IMAGE055
表示区间值，
Figure 351655DEST_PATH_IMAGE056
，
Figure 320748DEST_PATH_IMAGE057
，l表示区间的不确定度函数；
利用算术平均聚合函数对第一表达式进行处理，得到
Figure 272524DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 886039DEST_PATH_IMAGE046
的最终表达式如下：
Figure 265067DEST_PATH_IMAGE058
计算最终表达式，得到
Figure 846090DEST_PATH_IMAGE045
的值和
Figure 335978DEST_PATH_IMAGE046
的值，
Figure 928633DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 619508DEST_PATH_IMAGE060
；
通过计算公式
Figure 32035DEST_PATH_IMAGE061
，得到候选任务工作者j的最终声誉值
Figure 591192DEST_PATH_IMAGE062
。
可选的，在计算所有任务发布者的可靠度，并将计算出的可靠度作为该可靠度对应的综合声誉值的可信度之后，本申请提供的候选任务工作者声誉值的确定方法，还包括：
联邦学习系统将综合声誉值和综合声誉值的可信度存储在信誉区块链中。
本申请的上述方案有如下的有益效果：
本申请的一些实施例中，联邦学习系统通过根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值，能够避免恶意任务发布者的干扰；通过计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值，并用任务发布者的可靠度表示综合声誉值的可信度，结合BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值，得到的最终声誉值的可信度，与所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及所有任务发布者的可靠度共同聚合成的波动区间成反比，波动区间越大最终声誉值越小，从而能够有效的避免恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通，提高候选任务工作者声誉值求值的准确性。
本申请的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的候选任务工作者声誉值的确定方法的流程图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
针对联邦学习存在任务工作者声誉值求值不够准确的问题，本申请提出了一种候选任务工作者声誉值的确定方法，联邦学习系统通过根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值，能够避免恶意任务发布者的干扰；通过计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值，并用任务发布者的可靠度表示综合声誉值的可信度，结合基本不确定性信息（BUI，Basic uncertain information）聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值，得到的最终声誉值的可信度，与所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及所有任务发布者的可靠度共同聚合成的波动区间成反比，波动区间越大最终声誉值越小，从而能够有效的避免恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通，提高候选任务工作者声誉值求值的准确性。
如图1所示，本申请提供的候选任务工作者声誉值的确定方法包括如下步骤：
步骤11，在候选任务工作者完成联邦学习系统的联邦学习任务后，将联邦学习系统中所有任务发布者中的任一者作为当前任务发布者。
联邦学习系统发布联邦学习任务给候选任务工作者是为了获取性能资源信息更好地工作者（候选任务工作者是根据工作者的性能资源信息择优筛选的），从而提高模型训练的效率。
步骤12，根据联邦学习任务的完成情况，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值。
使候选任务工作者执行联邦学习任务，能够对全局模型进行迭代更新，直至全局模型达到精度标准，在上述过程中，任务发布者与候选任务工作者之间，通常只会共享模型更新，并不会传送原始训练数据。
示例性的，上述联邦学习任务的执行过程如下：
步骤a，候选任务工作者接收当前任务发布者传送的初始全局模型，并对初始全局模型进行训练，得到本地模型。
具体的，候选任务工作者根据本地生成的数据对初始全局模型进行更新，生成本地模型。
上述传送过程中，通常情况下仅共享模型更新，并不会传送原始训练数据，示例性的，可以传送模型的参数。
值得一提的是，候选工作者与任务发布者之间仅共享模型更新，并不会传送原始训练数据，能够很好的保护信息数据的隐私。
步骤b，候选任务工作者将本地模型返回给当前任务发布者。
步骤c，当前任务发布者接收本地模型，并根据本地模型对初始全局模型进行更新，得到新的全局模型。
步骤d，当前任务发布者判断新的全局模型是否满足预设标准。
步骤e，当新的全局模型不满足预设标准时，当前任务发布者将新的全局模型作为初始全局模型传送给候选任务工作者，返回执行步骤a；否则确定为联邦学习任务完成。
此外，联邦学习系统在候选任务工作者执行联邦学习任务的时候，会记录历史互动情况，统计正面互动事件次数和负面互动事件次数。
步骤13，根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值。
值得一提的是，在此利用其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，可以避免恶意任务发布者对数据的影响。
步骤14，根据直接声誉值和间接声誉值，计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值。
在此计算出的所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值并不能直接作为候选任务工作者的最终声誉值，否则可能会出现恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通共同影响数据的准确性的问题。
步骤15，计算所有任务发布者的可靠度，并将计算出的可靠度作为该可靠度对应的综合声誉值的可信度。
计算所有任务发布者的可靠度并将其作为所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值的可信度，便于后续利用BUI聚合模型对最终声誉值进行计算。
此外，通过上述步骤得到所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值和该综合声誉值对应的可信度后，需要将综合声誉值和综合声誉值对应的可信度以向量的形式存储管理在开放访问的信誉区块链上，便于后续联邦学习系统计算该候选任务工作者最终声誉值时调用，同时，也便于联邦学习系统计算其他任务发布者对该候选任务工作者的综合声誉值。
步骤16，根据所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及对应的可信度，利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值。
最终声誉值必须综合所有任务发布者对任务工作者的综合声誉值以及判断任务发布者给出的评分是否合理，本申请利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值，从而防止恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通，共同影响最终声誉值的准确性。
BUI聚合模型具有如下优势：
1）同时表征信息和信息可靠度；
2）具有完善聚合函数框架；
3）信息可靠度的计算方式多元。
可见，本申请的实施例中，联邦学习系统通过根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值，能够避免恶意任务发布者的干扰；通过计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值，并用任务发布者的可靠度表示综合声誉值的可信度，结合BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值，得到的最终声誉值的可信度，与所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及所有任务发布者的可靠度共同聚合成的波动区间成反比，波动区间越大最终声誉值越小，从而能够有效的避免恶意任务发布者与不可靠任务工作者相互串通，提高候选任务工作者声誉值求值的准确性。
下面对步骤11（在候选任务工作者完成联邦学习系统的联邦学习任务后，将联邦学习系统中所有任务发布者中的任一者作为当前任务发布者）中，候选任务工作者的筛选过程做示例性说明。
示例性的，候选工作者的筛选过程如下：
首先，联邦学习系统发布包括了任务发布者对工作者的特定资源要求（数据类型、数据大小和准确性、时间范围和中央处理器（CPU，central processing unit）周期）的联邦学习任务。
然后，接收到联邦学习任务的工作者首先判断自己是否满足任务发布者的资源要求，如果满足就返回包含本身资源信息的响应消息给任务发布者，否则舍弃数据，不做响应。
最后，任务发布者根据响应消息中的工作者资源信息选取候选任务工作者。
下面对步骤12（根据联邦学习任务的完成情况，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值）中，获取所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值的具体过程做示例性说明。
具体的，通过计算公式
Figure 228235DEST_PATH_IMAGE001
Figure 949066DEST_PATH_IMAGE002
Figure 380047DEST_PATH_IMAGE003
得到所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值，其中，
Figure 601950DEST_PATH_IMAGE004
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值，
Figure 169198DEST_PATH_IMAGE005
表示候选任务工作者j的正面互动事件数，正面互动事件数表示候选任务工作者j向任务发布者i返回可靠的本地模型的次数，
Figure 201876DEST_PATH_IMAGE006
表示候选任务工作者j的负面互动事件数，负面互动事件数表示候选任务工作者j向任务发布者i返回不可靠的本地模型的次数，
Figure 854574DEST_PATH_IMAGE007
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值信度，
Figure 614588DEST_PATH_IMAGE008
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值不信度，
Figure 301922DEST_PATH_IMAGE009
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值不确定度，
Figure 505501DEST_PATH_IMAGE010
表示直接声誉值不确定度的影响水平；
Figure 645495DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 818988DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 751041DEST_PATH_IMAGE013
，m表示任务发布者的总个数，
Figure 984576DEST_PATH_IMAGE063
表示候选任务工作者的总个数。
需要说明的是，
Figure 487233DEST_PATH_IMAGE064
由任务工作者j和任务发布者i之间的通信链路质量决定，表示数据包传输失败的概率。
下面对步骤13（根据其他任务发布者对当前任务发布者的评分权重，计算候选任务工作者的间接声誉值）的具体过程做示例性说明。
具体的，通过计算公式
Figure 464416DEST_PATH_IMAGE015
Figure 519484DEST_PATH_IMAGE016
Figure 189500DEST_PATH_IMAGE017
Figure 648294DEST_PATH_IMAGE065
得到候选任务工作者j的间接声誉值，其中，
Figure 694747DEST_PATH_IMAGE019
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值，
Figure 945600DEST_PATH_IMAGE020
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值信度，
Figure 911151DEST_PATH_IMAGE021
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值不信度，
Figure 247454DEST_PATH_IMAGE022
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值不确定度，
Figure 441807DEST_PATH_IMAGE023
表示其他任务发布者y对当前任务发布者i的评分权重参数，
Figure 78324DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 949197DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 38376DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 36419DEST_PATH_IMAGE027
。
下面对步骤14（根据直接声誉值和间接声誉值，计算所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值）的具体过程做示例性说明。
具体的，通过计算公式
Figure 527443DEST_PATH_IMAGE028
Figure 444584DEST_PATH_IMAGE029
Figure 880113DEST_PATH_IMAGE030
Figure 540901DEST_PATH_IMAGE031
得到所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值，其中，
Figure 27378DEST_PATH_IMAGE032
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值，
Figure 380998DEST_PATH_IMAGE033
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值可信度，
Figure 306754DEST_PATH_IMAGE034
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值不可信度，
Figure 771233DEST_PATH_IMAGE035
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值不确定度，
Figure 846636DEST_PATH_IMAGE036
。
下面对步骤15（计算所有任务发布者的可靠度，并将计算出的可靠度作为该可靠度对应的综合声誉值的可信度）中，计算所有任务发布者的可靠度的具体过程做示例性说明。
具体的，通过计算公式
Figure 371159DEST_PATH_IMAGE037
得到所有任务发布者的可靠度，其中，
Figure 391067DEST_PATH_IMAGE038
表示任务发布者i的可靠度
Figure 49451DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 244940DEST_PATH_IMAGE039
表示任务发布者i是否使用重复数据源，
Figure 940363DEST_PATH_IMAGE040
表示任务发布者i发布联邦学习任务的频率，
Figure 447568DEST_PATH_IMAGE041
表示任务发布者i是否长期给出不切实际的高分，
Figure 644063DEST_PATH_IMAGE042
均表示权重因子。
下面对步骤16（根据所有任务发布者对候选任务工作者的综合声誉值以及综合声誉值对应的可信度，利用BUI聚合模型计算候选任务工作者的最终声誉值）的具体过程做示例性说明。
步骤16.1，将候选任务工作者j的最终声誉值
Figure 553113DEST_PATH_IMAGE043
转化成BUI二元组
Figure 294804DEST_PATH_IMAGE044
，其中，
Figure 289305DEST_PATH_IMAGE045
由所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值聚合而成，
Figure 289491DEST_PATH_IMAGE046
表示
Figure 53048DEST_PATH_IMAGE045
的可信度。
步骤16.2，利用区间转换函数
Figure 90274DEST_PATH_IMAGE047
将BUI二元组转化成区间值，得到
Figure 447437DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 861101DEST_PATH_IMAGE046
的第一表达式如下：
Figure 860588DEST_PATH_IMAGE066
其中，
Figure 68715DEST_PATH_IMAGE067
表示所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值的加权聚合函数，
Figure 913174DEST_PATH_IMAGE050
表示区间值的加权聚合函数，
Figure 864950DEST_PATH_IMAGE051
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值，
Figure 258891DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 637920DEST_PATH_IMAGE053
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值的可信度，
Figure 969675DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 725142DEST_PATH_IMAGE055
表示区间值，
Figure 973589DEST_PATH_IMAGE068
，
Figure 257940DEST_PATH_IMAGE057
，l表示区间的不确定度函数。
步骤16.3，利用算术平均聚合函数对第一表达式进行处理，得到
Figure 76991DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 636149DEST_PATH_IMAGE046
的最终表达式如下：
Figure 4682DEST_PATH_IMAGE069
计算最终表达式，得到
Figure 725513DEST_PATH_IMAGE045
的值和
Figure 766282DEST_PATH_IMAGE046
的值，
Figure 863551DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 355099DEST_PATH_IMAGE060
；
通过计算公式
Figure 387777DEST_PATH_IMAGE061
，得到候选任务工作者j的最终声誉值
Figure 774896DEST_PATH_IMAGE062
。
为了更好地理解本申请提供技术方案，下面结合具体实施例对本申请提供的候选任务工作者声誉值的确定方法做示例性说明：
本申请的一实施例中，经过上述步骤得到的各项数据值如下表所示：
Figure 800490DEST_PATH_IMAGE070
其中，上表中i和j的取值均为[1,10]，Pi表示第i个任务发布者，Wj表示第j个候选任务工作者，c i 表示第i个任务发布者的可靠度，x j 表示在不考虑可信度时，第j个候选任务工作者的声誉值，c j 表示第j个候选任务工作者的声誉值的可信度，T j 表示第j个候选任务工作者的最终声誉值。
结合表中候选任务工作者W3和W9对应的最终声誉值、不考虑可信度的候选任务工作者的声誉值x j 以及基于BUI聚合模型的x j 的可信度c j ，可见，在不考虑恶意任务发布者与不可靠的任务工作者相互串通（不考虑可信度）的情况下，任务工作者W3的声誉值（所有综合声誉值的聚合）小于任务工作者W9的声誉值，上述结果可能被恶意发布者影响，得到的是不准确的声誉值。而在考虑可信度并结合BUI聚合模型计算的任务工作者W3的最终声誉值和W9的最终声誉值相同，可见本申请提供的候选任务工作者声誉值的确定方法能够有效结合其他正常任务发布者的可靠度得到最终不被恶意任务发布者影响的最终声誉值，求得的任务工作者的声誉值更加准确。
本申请提供的候选任务工作者声誉值的确定方法能同时考虑任务发布者对候选任务工作者声誉评分及该评分的可靠度，能有效防止恶意任务发布者与不可靠候选任务工作者相互串通共同影响数据的准确性。
以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (7)

1.一种候选任务工作者声誉值的确定方法，其特征在于，应用于联邦学习系统，所述确定方法包括：
在候选任务工作者完成所述联邦学习系统的联邦学习任务后，将联邦学习
系统中所有任务发布者中的任一者作为当前任务发布者；
根据联邦学习任务的完成情况，获取所有任务发布者对所述候选任务工作者的直接声誉值；
根据其他任务发布者对所述当前任务发布者的评分权重，计算所述候选任务工作者的间接声誉值；
根据所述直接声誉值和所述间接声誉值，计算所有任务发布者对所述候选任务工作者的综合声誉值；
计算所有任务发布者的可靠度，并将计算出的可靠度作为该可靠度对应的综合声誉值的可信度；
根据所有任务发布者对所述候选任务工作者的综合声誉值以及综合声誉值对应的可信度，利用BUI聚合模型计算所述候选任务工作者的最终声誉值。
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述根据联邦学习任务的完成情况，获取所有任务发布者对所述候选任务工作者的直接声誉值，包括：
通过计算公式
Figure 724011DEST_PATH_IMAGE001
Figure 906730DEST_PATH_IMAGE003
Figure 889730DEST_PATH_IMAGE005
得到所有任务发布者对候选任务工作者的直接声誉值，其中，
Figure 878414DEST_PATH_IMAGE006
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值，
Figure 958366DEST_PATH_IMAGE007
表示候选任务工作者j的正面互动事件数，正面互动事件数表示候选任务工作者j向任务发布者i返回可靠的本地模型的次数，
Figure 984091DEST_PATH_IMAGE008
表示候选任务工作者j的负面互动事件数，负面互动事件数表示候选任务工作者j向任务发布者i返回不可靠的本地模型的次数，
Figure 516703DEST_PATH_IMAGE009
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值信度，
Figure 558346DEST_PATH_IMAGE010
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值不信度，
Figure 430487DEST_PATH_IMAGE011
表示任务发布者i对候选任务工作者j的直接声誉值不确定度，
Figure 689430DEST_PATH_IMAGE012
表示直接声誉值不确定度的影响水平；
Figure 771656DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 977509DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 766474DEST_PATH_IMAGE015
，m表示任务发布者的总个数，
Figure 274947DEST_PATH_IMAGE016
表示候选任务工作者的总个数。
3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述根据其他任务发布者对所述当前任务发布者的评分权重，计算所述候选任务工作者的间接声誉值，包括：
Figure 782151DEST_PATH_IMAGE018
Figure 260537DEST_PATH_IMAGE019
Figure 169587DEST_PATH_IMAGE021
Figure 832650DEST_PATH_IMAGE023
得到候选任务工作者j的间接声誉值，其中，
Figure 30413DEST_PATH_IMAGE024
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值，
Figure 374807DEST_PATH_IMAGE025
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值信度，
Figure 718457DEST_PATH_IMAGE026
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值不信度，
Figure 693366DEST_PATH_IMAGE027
表示其他任务发布者y对候选任务工作者j的间接声誉值不确定度，
Figure 50529DEST_PATH_IMAGE028
表示其他任务发布者y对当前任务发布者i的评分权重参数，
Figure 198614DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 754360DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 962487DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 993897DEST_PATH_IMAGE033
。
4.根据权利要求3所述的确定方法，其特征在于，所述根据所述直接声誉值和所述间接声誉值，计算所有任务发布者对所述候选任务工作者的综合声誉值，包括：
通过计算公式
Figure 617777DEST_PATH_IMAGE035
Figure 355926DEST_PATH_IMAGE037
Figure 374435DEST_PATH_IMAGE038
Figure 768507DEST_PATH_IMAGE040
得到所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值，其中，
Figure 71444DEST_PATH_IMAGE042
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值，
Figure 601782DEST_PATH_IMAGE043
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值可信度，
Figure 151712DEST_PATH_IMAGE045
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值不可信度，
Figure 892135DEST_PATH_IMAGE047
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值不确定度，
Figure 185713DEST_PATH_IMAGE049
。
5.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，所述计算所有任务发布者的可靠度，包括：
通过计算公式
Figure 570558DEST_PATH_IMAGE051
得到所有任务发布者的可靠度，其中，
Figure 120750DEST_PATH_IMAGE052
表示任务发布者i的可靠度
Figure 82890DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 462050DEST_PATH_IMAGE053
表示任务发布者i是否使用重复数据源，
Figure 560456DEST_PATH_IMAGE054
表示任务发布者i发布联邦学习任务的频率，
Figure 655451DEST_PATH_IMAGE055
表示任务发布者i是否长期给出不切实际的高分，
Figure 712461DEST_PATH_IMAGE057
均表示权重因子。
6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，所述根据所有任务发布者对所述候选任务工作者的综合声誉值以及综合声誉值对应的可信度，利用BUI聚合模型计算所述候选任务工作者的最终声誉值，包括：
将候选任务工作者j的最终声誉值
Figure 551104DEST_PATH_IMAGE059
转化成BUI二元组
Figure 769596DEST_PATH_IMAGE061
，其中，
Figure 35492DEST_PATH_IMAGE062
由所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值聚合而成，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
表示
Figure 254115DEST_PATH_IMAGE062
的可信度；
利用区间转换函数
Figure 630870DEST_PATH_IMAGE064
将BUI二元组转化成区间值，得到
Figure 907130DEST_PATH_IMAGE062
和
Figure 202983DEST_PATH_IMAGE063
的第一表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE065
其中，
Figure 610699DEST_PATH_IMAGE066
表示所有任务发布者对候选任务工作者j的综合声誉值的加权聚合函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE067
表示区间值的加权聚合函数，
Figure 791145DEST_PATH_IMAGE068
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值，
Figure DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 515387DEST_PATH_IMAGE070
表示任务发布者i对候选任务工作者j的综合声誉值的可信度，
Figure DEST_PATH_IMAGE071
，
Figure 123086DEST_PATH_IMAGE072
表示区间值，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
，
Figure 253984DEST_PATH_IMAGE074
，l表示所述区间的不确定度函数；
利用算术平均聚合函数对所述第一表达式进行处理，得到
Figure 769279DEST_PATH_IMAGE062
和
Figure 82449DEST_PATH_IMAGE063
的最终表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE075
计算最终表达式，得到
Figure 861049DEST_PATH_IMAGE062
的值和
Figure 197352DEST_PATH_IMAGE063
的值，
Figure 96431DEST_PATH_IMAGE076
，
Figure DEST_PATH_IMAGE077
；
通过计算公式
Figure 405053DEST_PATH_IMAGE078
，得到候选任务工作者j的最终声誉值
Figure DEST_PATH_IMAGE079
。
7.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，在计算所有任务发布者的可靠度，并将计算出的可靠度作为该可靠度对应的综合声誉值的可信度之后，所述确定方法还包括：
所述联邦学习系统将所述综合声誉值和所述综合声誉值的可信度存储在信誉区块链中。
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