(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210322453.0 (22)申请日 2022.03.30 (71)申请人 中国信息通信研究院 地址 100089 北京市海淀区学院路40号 (72)发明人 李志平　陈剑　华雨晴　聂凡杰　 张波　 (74)专利代理 机构 北京金宏来专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11641 专利代理师 许振强 (51)Int.Cl. H04L 9/08(2006.01) H04L 9/32(2006.01) (54)发明名称 数据融合过程中的数据隐私保护方法、 装置 及存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种数据融合过程中的数据 隐私保护方法、 装置及存储介质， 该方法包括： 第 一区块链节 点生成第一模型参数区块， 第一模型 参数区块中包括预设网络模型在第一区块链节 点的本地模 型更新参数； 第一区块链节点向第二 区块链节 点发送所述第一模型参数区块； 第二区 块链节点对第一模型参数区块进行验证； 当第一 模型参数区块验证通过后， 第二区块链节点将第 一模型参数区块添加到网络模型参数区块链。 本 申请将联邦学习与区块链技术相融合， 增加了联 邦学习结果的不可篡改性和可验证性， 解决参与 方对计算过程以及结果的信任问题， 降低了终端 的接受成本， 保证了数据存储的安全性， 在数据 融合过程中时有效保证 了数据隐私。 权利要求书2页 说明书15页 附图8页 CN 114785494 A 2022.07.22 CN 114785494 A 1.一种数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特征在于， 应用于区块链系统， 所述 区 块链系统用于网络模型参数进行联邦学习 更新， 所述区块链系统包括多个区块链节点， 所 述多个区块链节点维护一条网络模型参数区块链， 所述多个区块链节点中包括第一区块链 节点和与所述第一区块链节点预先关联的第二区块链节点， 所述数据融合过程中的数据隐 私保护方法包括： 所述第一区块链节点生成第 一模型参数区块， 所述第 一模型参数区块中包括预设网络 模型在所述第一区块链 节点的本地模型 更新参数； 所述第一区块链 节点向第二区块链 节点发送所述第一模型参数区块； 所述第二区块链 节点对所述第一模型参数区块进行验证； 当所述第一模型参数区块验证通过后， 所述第 二区块链节点将所述第 一模型参数区块 添加到所述网络模型参数区块链。 2.根据权利要求1所述的数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特征在于， 所述方法 还包括： 所述第一区块链节点从所述网络模型参数区块链中， 下载所述 区块链系统中除所述第 一区块链 节点外其 他区块链 节点上传的第一模型参数区块 集合； 所述第一区块链节点根据所述第 一模型参数区块集合和所述第 一模型参数区块， 计算 所述网络模型的全局模型 更新参数。 3.根据权利要求2所述的数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特征在于， 所述第 一 区块链节点根据所述第一模型参数区块集合和所述第一模型参数区块， 计算所述网络模型 的全局模型 更新参数， 包括： 所述第一区块链节点获取所述第一模型参数区块集合和所述第一模型参数区块中的 各模型参数； 所述第一区块链节点对所述各模型参数进行聚合， 得到所述网络模型的全局模型更新 参数。 4.根据权利要求1所述的数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特征在于， 所述多个 区块链节点中还包括与所述第二区块链节点预先关联的第三区块链节点， 所述方法还包 括： 所述第二区块链节点生成第 二模型参数区块， 所述第 二模型参数区块中包括预设网络 模型在所述第二区块链 节点的本地模型 更新参数； 所述第二区块链 节点向第三区块链 节点发送所述第二模型参数区块； 所述第三区块链 节点对所述第二模型参数区块进行验证； 当所述第二模型参数区块验证通过后， 所述第 三区块链节点将所述第 二模型参数区块 添加到所述网络模型参数区块链。 5.根据权利要求4所述的数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特征在于， 所述方法 还包括： 所述第二区块链节点从所述网络模型参数区块链中， 下载所述 区块链系统中除所述第 二区块链 节点外其 他区块链 节点上传的第二模型参数区块 集合； 所述第二区块链节点根据所述第 二模型参数区块集合和所述第 二模型参数区块， 计算 所述网络模型的全局模型 更新参数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114785494 A 26.根据权利要求1所述的数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特 征在于， 所述第一区块链 节点生成第一模型参数区块， 包括： 所述第二区块链 节点采用RSA加密算法， 生成RSA加密公钥和RSA解密私钥； 所述第二区块链 节点将所述RSA加密公钥发送给 所述第一区块链 节点； 所述第一区块链节点生成第 一模型参数初始区块， 所述第 一模型参数初始区块中包括 预设网络模型在所述第一区块链 节点的本地模型 更新参数； 所述第一区块链节点采用所述RSA加密公钥， 对第一模型参数初始区块进行加密， 得到 第一模型参数区块。 7.根据权利要求6所述的数据融合过程中的数据隐私保护方法， 其特征在于， 所述方法 还包括： 所述第二区块链 节点将所述RSA解密私钥保存在可信执 行环境中。 8.一种区块链系统， 其特征在于， 所述区块链系统用于网络模型参数进行联邦学习更 新， 所述区块链系统包括多个区块链节点， 所述多个区块链节点维护一条网络模型参数区 块链， 所述多个区块链节点中包括第一区块链节 点和与所述第一区块链节点预先关联的第 二区块链 节点， 其中， 所述第一区块链节点用于生成第 一模型参数区块， 所述第 一模型参数区块中包括预设 网络模型在所述第一区块链 节点的本地模型 更新参数； 所述第一区块链 节点用于向第二区块链 节点发送所述第一模型参数区块； 所述第二区块链 节点用于对所述第一模型参数区块进行验证； 当所述第一模型参数区块验证通过后， 所述第 二区块链节点用于将所述第 一模型参数 区块添加到所述网络模型参数区块链。 9.一种区块链节点， 其特征在于， 所述 区块链节点位于区块链系统， 所述 区块链系统用 于网络模型参数进行联邦学习 更新， 所述区块链系统包括多个区块链节点， 所述多个区块 链节点维护一条网络模型参数区块链， 所述多个区块链节点中包括第一区块链节点和与所 述第一区块链节点预先关联的第二区块链节点， 所述区块链节点为所述第一区块链节点或 所述第二区块链 节点； 所述区块链 节点包括： 一个或多个处 理器； 存储器； 以及 一个或多个应用程序， 其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中， 并配置 为由所述处理器执行以实现权利要求1至7中任一项所述的数据融合过程中的数据隐私保 护方法中的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序 被处理器进 行加载， 以执行权利要求 1至7中任一项 所述的数据融合过程中的数据隐私保护 方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114785494 A 3