基于公有区块链和加密神经网络的联合学习方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于公有区块链和加密神经网络的联合学习方法及系统，所述方法包括：终端下载服务器上预先构建的通用神经网络模型，使用本地数据进行训练，获取梯度更新数据后对其加密，获取加密数据和第一识别码，将加密数据发送至服务器，并计算出第一识别码的哈希值上传至区块链，服务器对加密数据解密，获取第二识别码以及梯度更新数据的和，计算第二识别码的哈希值，然后验证第一识别码的哈希值与第二识别码的哈希值是否一致，若一致，使用梯度更新数据的和对通用神经网络模型进行更新，否则，不更新，重复上述步骤，直至模型满足预设的收敛条件。本发明在完成深度网络训练的过程中，可防止用户信息被泄露，保证传输数据不泄露、不被篡改。