本发明公开了一种基于区块链的参与方可信任的联邦学习方法和装置,包括:参与方身份注册和认证,建立智能合约,绑定参与方与区块链中矿工节点;参与方加密上传局部模型参数和历史信用评级至绑定的矿工节点,矿工节点依据参与方的历史信用评级筛选验证并第一次滤除不可信参与方后,对剩下参与方的局域模型参数进行全局相似性判断以第二次滤除不可信参与方后,依据全局相似性对剩下的可信参与方进行历史信用评级更新,依据新历史信用评级按照比例为可信参与方发放奖励;依据矿工节点的算力或矿工节点的历史信用评级投票选择超级节点;超级节点对可信参与方的局域模型参数进行聚合得到全局模型参数和参数训练更新,以获得安全且高鲁棒性的模型。
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