摘要
本发明提供一种基于区块链的去中心化可验证联邦学习方法与装置。包括:活动发起者发布任务,客户端计算局部梯度并分割传输给服务器节点,同时计算并上传梯度验证值至验证主节点。服务器节点聚合梯度份额得部分全局梯度,并计算部分验证值存证于区块链。聚合主节点进一步聚合得全局梯度总和值,供下轮参与者验证。通过对比区块链上的验证值,参与者确认梯度是否被篡改,若无则更新模型,若否则上报。验证主节点利用区块链追溯并删除不可信节点。本发明有效避免了传统联邦学习的集中式架构可能带来的单点故障和带宽瓶颈问题;确保了训练过程中用户数据的安全性;通过线性同态哈希技术实现了对聚合结果的验证和对恶意服务器的追踪。