一种基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法及其系统

1.一种基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法，其特征在于使用双区块链的结构对联邦学习的客户端梯度进行审计，其中行为区块链负责记录交易信息与为梯度密文添加噪声，审计区块链负责实施审计算法对梯度集合进行核查，对客户端梯度数据进行同态加密，使用改良后分布式生成密钥且具有了加法同态加密功能的国密sm9算法来实现加密，所述审计算法针对一个梯度方阵，通过“先整体、后逐行逐列、最后单个梯度”的方法逐步缩小审计范围来定位威胁梯度。

2.根据权利要求1所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法，其特征在于所述方法包括：

3.根据权利要求2所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法，其特征在于，步骤s2中，使用改良国密sm9算法对本地梯度进行同态加密，步骤包括：

4.根据权利要求2所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法，其特征在于，步骤s3中，行为区块链为梯度密文添加噪声，步骤包括：

5.根据权利要求2所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法，其特征在于，步骤s4中，审计区块链聚合梯度，审计梯度组合并逐步缩小范围，定位恶意数据，主要步骤包括：

6.一种基于双区块链的联邦学习加密数据审计系统，其特征在于，该系统用于实现权利要求1～5任一项所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法，所述系统包括客户端模块、行为区块链模块、审计区块链模块和服务器模块；

7.一种移动终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～5任一项所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～5任一项所述的基于双区块链的联邦学习加密数据审计方法中的步骤。