基于区块链的隐私计算方法、装置、设备、介质及产品与流程

1.一种基于区块链的隐私计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，所述计算任务包含有多份密文，所述多个模型输入项变量和所述模型输出项变量被加密在所述密文中，其中，在所述多份密文中的各份密文使用不同私钥加密而得；

3.根据权利要求2所述的隐私计算方法，其特征在于，所述多个模型输入项变量中的部分变量和所述模型输出项变量被加密在所述密文中，并使在所述多份密文中的所有模型输入项变量组成所述多个模型输入项变量。

4.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，所述计算任务还包含有所述验证集；

5.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，在将所述已解数组作为所述n个模型参数的训练调整值之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，在将所述第二机器学习模型作为已达到模型训练目标的已训练完成模型之后，所述方法还包括：

7.一种基于区块链的隐私计算装置，其特征在于，包括有依次通信连接的计算任务生成单元、计算任务上链单元、区块收发处理单元、方程组构建单元、方程组求解单元、训练模型构建单元、训练模型验证单元和训练模型确认单元；

8.一种计算机设备，其特征在于，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～6中任意一项所述的隐私计算方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～6中任意一项所述的隐私计算方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或所述指令在被计算机执行时实现如权利要求1～6中任意一项所述的隐私计算方法。