一种基于可信执行环境与区块链的动态激励联邦学习方法

本发明属于区块链以及联邦学习技术领域，具体公开了一种基于可信执行环境与区块链的动态激励联邦学习方法。本发明方法首先利用TEE构建核心计算安全区，将模型聚合、客户端筛选与贡献度量等关键环节置于硬件隔离的可信环境中执行。然后采用区块链以及智能合约技术作为去中心化的信任根基，实现参与方身份的有效管理、关键证明的防篡改记录以及经济激励的自动化分配。其次建立一套在TEE内执行的动态激励与声誉机制，基于模型质量、历史声誉、资产质押和参与稳定性等多维指标，对客户端的贡献进行可信量化与自动化奖励。最后通过TEE内会话密钥机制实现端到端数据加密，有效保护了客户端数据隐私。