一种融合可信计算与区块链的数据可信处理方法及系统

    公开(公告)号:CN114499895B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210353338.X

    申请日:2022-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种融合可信计算与区块链的数据可信处理方法及系统,属于能源数据处理技术领域。本发明的一种融合可信计算与区块链的数据可信处理方法及系统,主要用于解决当前区块链应用过程中能源数据上链前的能源数据信任问题以及业务计算的环境可信问题。针对上链能源数据可信问题,从物联网采集端或者是物联网能源数据采集平台两方面出发,采用可信计算技术与区块链技术融合的方法,通过可信计算嵌入物联网采集设备、预言机、链上链下能源数据可信校验模型,实现对能源数据收集、传输、存储过程的可信,结合可信计算的安全监控,确保能源数据采集可信。针对业务计算环境问题,本发明提出了一种结合可信计算和状态通道的计算架构,实现能源数据在隐私保护的情况下开展业务计算。

    基于信誉反向拍卖的联邦学习激励方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN116720593A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310604521.7

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明公开了基于信誉反向拍卖的联邦学习激励方法、系统和存储介质,属于联邦学习技术领域。本发明的基于信誉机制和反向拍卖的联邦学习激励方法,通过构建信誉评估模型、反向拍卖学习模型、联邦学习服务器,对若干客户端的信誉数据进行评估,进而筛选出一个或多个客户端作为候选客户端;然后对候选客户端的密封投标数据进行求解,筛选出一个或多个最佳客户端;并根据交互信息,对最佳客户端进行信誉评估,得到信誉激励值;再对最佳客户端的信誉数据进行更新,从而完成基于信誉机制和反向拍卖的联邦学习激励,能够有效保证整个激励机制的真实性和可靠性,同时能够激励更多具有高质量数据和高信誉值的客户端参与联邦学习。

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