【摘 要】
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现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题，此类方法基于两个假设：1. 参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设，在事件发生后才可以对计算结果进行验证，无法适用于一些需要即时验证的场景；2.基于可信第三方的假设，然而实际中第三方可信无法完全保证。我们利用区块链的信任机制，针对该问题提出一种基于区块链的抗恶意节点方案，将机器学习中模型训练的全过程通过智能合约实现，确保机器学
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金（2020LH06006）； 内蒙古自治区科技重大专项（2019ZD025）； 内蒙古科技大学创新基金（2019QDL-B51）； 内蒙古纪检监察大数据开放项目（IMDBD2020021）； 内蒙古包头市昆都仑区科技计划（Y
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现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题，此类方法基于两个假设：1. 参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设，在事件发生后才可以对计算结果进行验证，无法适用于一些需要即时验证的场景；2.基于可信第三方的假设，然而实际中第三方可信无法完全保证。我们利用区块链的信任机制，针对该问题提出一种基于区块链的抗恶意节点方案，将机器学习中模型训练的全过程通过智能合约实现，确保机器学习过程不被恶意节点破坏。本方案以基于安全多方计算的分布式机器学习模型为研究模型，利用区块链的智能合约实现数据的共享、验证和训练过程，所有参与方均只能按照指定的协议执行，将所有参与方转换为半诚实参与方；同时为解决区块链公开透明特性带来的隐私问题，利用环签名隐藏参与方数据地址，保护参与方身份，实验表明，与传统基于安全多方计算的分布式机器学习模型进行比较，本方案在抵抗恶意节点方面具有较强的优越性。
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