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本发明提供一种基于智能合约激励机制的可信联邦学习方法。本发明基于区块链设计了一个分布式的联邦学习场景，对于场景中的边缘节点而言，同时充当联邦学习训练时的客户端节点与区块链上的节点；基于区块链的智能合约，设计了一种针对FL场景下的激励机制，鼓励设备节点参与训练过程，提高了训练效率；在模型聚合过程中，设计信任评估模型，通过信任评分使得系统能够有效识别恶意客户端，防止恶意客户端故意上传错误的模型参数，对全局模型的精确度产生负面影响；在信任评估模型中，我们提出了一种新的优化后的欧氏距离评估方法，以较低的资源消耗获得相对准确的信任评估结果。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311609727.5
Filing Date： 2023-11-29
Publication Date： 2024-04-05
Pub. No.： CN117829266A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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