本技术涉及一种基于零知识证明与区块链技术结合的梯度聚合联邦学习方法,属于分布式机器学习领域。通过结合零知识证明(zk‑SNARK)和可扩展区块链技术,突破了传统方法在数据隐私保护和模型验证方面的局限。该方法利用零知识证明来验证全局模型的正确性,确保聚合过程的透明性和数据隐私,同时引入中国剩余定理对证明进行压缩,减轻区块链节点的存储负担。通过区块链记录加密模型更新的哈希值,并依托区块链共识节点进行验证,进一步提升了数据完整性和系统透明度。此外,方法中引入的动态客户端选择机制,基于训练表现评分优化参与者,提升了训练效率和模型质量。整体上,本发明提供了一种安全、高效且透明的分布式学习解决方案。
背景技术
随着人工智能和大数据技术的迅猛发展,联邦学习作为一种前沿的分布式机器学习方法,因其能够保护数据隐私而受到广泛关注。联邦学习允许多个参与者在本地进行模型训练,并通过共享模型更新来协同训练全局模型,避免了原始数据的直接共享,从而有效保护了数据隐私。然而,当前的联邦学习方法在模型验证、隐私保护、系统透明度和数据完整性等方面仍面临诸多挑战。
传统的联邦学习系统通常依赖中心化服务器来进行模型聚合和验证。这种方法虽然能够实现模型更新的汇总,但也引入了单点故障的风险,并且可能存在数据隐私泄露的隐患。此外,随着参与者数量的增加,模型聚合和验证的复杂性也显著提高,这对系统的安全性和效率提出了更高的要求。
零知识证明技术,特别是zk-SNARK(零知识简洁非交互式证明),提供了一种在不泄露具体数据的情况下验证计算正确性的有效手段。这种技术可以有效保护数据隐私,同时确保模型更新过程的正确性。另一方面,区块链技术由于其去中心化和不可篡改的特性,能够提高系统的透明度和数据完整性,通过在区块链上记录和验证模型更新的哈希值,能够有效防止数据篡改和保证系统的透明性。
尽管零知识证明和区块链技术各自具有明显优势,但如何将这两种技术有效结合以解决联邦学习中的隐私保护和模型验证问题,仍然是一个亟待解决的挑战。现有的解决方案往往在隐私保护和系统效率之间存在权衡,缺乏能够同时满足数据隐私、系统透明度和数据完整性的综合性解决方案。因此,探索一种将零知识证明和区块链技术有机结合的联邦学习方法,以实现安全、高效且透明的分布式学习,是当前研究的一个重要方向。
实现思路