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公开(公告)号:CN118400087A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410424265.8
申请日:2024-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 奇安信网神信息技术(北京)股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的可验证隐私保护联邦学习方法,其中该方法,包括:当前参与节点向区块链平台发起请求,获得一个与区块链中一笔预设交易相关联的独特标识符及其对应的公共随机数;对公共随机数进行验证,当验证结果为真时,当前参与节点利用本地数据资源对中心模型进行训练得到相应的私有梯度数据,并调用梯度随机噪声协议,生成当前参与节点的加噪梯度值;将当前参与节点的加噪梯度值应用到中心模型中,直到中心模型收敛:本发明通过结合差分隐私和零知识证明,在不泄漏随机种子的情况下获得映射到指定概率分布的随机噪声,并添加到上传的梯度上,使得参与节点的私有训练数据资源以及梯度传递通信过程中的隐私得到了充分的保护。
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公开(公告)号:CN116955480A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310683297.5
申请日:2023-06-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明主要涉及基于分布式公证人的分布式数字身份跨链聚合方法,包括下列步骤:对有关概念给出定义;个人实体向多个签发机构请求分布式数字身份签名;签发机构对所管理分布式数字身份的内容进行聚合;签发机构对于聚合之后的分布式数字身份进行签名;签发机构将签名进行数据抽象得到随机性的一次性私钥;签发机构使用一次性私钥和Schnorr多签算法进行签名;签发机构节点将签发机构签名得到的可信凭证和自身公钥发送给跨链公证人;跨链公证人完成签名聚合;跨链公证人将聚合签名和公钥发送给可信凭证所需机构,同时个人实体向可信凭证所需机构请求验证。本发明方法整个算法完全去中心化,具有良好的可靠性、开销少且跨链互认的效率更高。
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