CN113901497A - 一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法 - Google Patents

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杨克
陈彩勤
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Abstract

本发明提供包括基于微众银行FISCO‑BCOS搭建1+X证书联盟链、密码学运算模块、联邦学习模块、小程序、存储模块、图像处理输入模块、图像处理输出模块、声音处理输入模块、声音处理输出模块、指纹识别模块、用工需求和人才匹配度算法、智能合约代码，通过密码学运算模块产生非对称密钥对，将公钥、密码锁编号、学习和实训记录类型、用途、范围、所有者信息登记于区块链，资产与身份信息进行绑定，通过CA进行双重认证，使用区块链技术及联邦学习技术，通过机器学习算法来公正评价人才的职业等级，在联邦学习区块链上不仅存储联邦机器学习模型，而且对数据和机器学习模型的过程进行全过程记录和溯源。本发明的有益效果是评价精准、避免作弊。

Description

一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法
技术领域
本发明属于计算机领域，尤其是涉及一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法。
背景技术
新型的创新人才培养模式，多方参与而且培养过程多阶段。就需要跨组织的信息化互通，以及多阶段的培训记录以及全程溯源。需要跨组织之间教学协同和数据共享，涉及的参与方众多，且各自有信息***，如何在不同的学习，授课以及实训场景中建立信息***间、不同教育实施主体间的信任关系，培训评价组织能够调用多方真实学习和实训的过程数据，建立真实可靠的人才评价标准和模型，给出职业能力等级的评价，并颁发相应等级的职业资格证书。
但是现在的学信网只是学历数据库，并且提供网站查询的功能，而培训评价的组织是企业，在测评、设置职业资格等级并不透明，现在已经出现了卖证的作弊现象，对于 1+X证书制度的实施造成了负面影响，所以现在的市场上需要一种能够避免这种卖证的方法，避免人为评价中出现的非客观评价。
发明内容
本发明的目的是提供一种评价精准、避免作弊的基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，尤其适合1+X证书项目。
本发明的技术方案是：一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，包括基于微众银行FISCO-BCOS搭建1+X证书联盟链、密码学运算模块、联邦学习模块、小程序、存储模块、图像处理输入模块、图像处理输出模块、声音处理输入模块、声音处理输出模块、指纹识别模块、用工需求和人才匹配度算法、智能合约代码；
通过密码学运算模块产生非对称密钥对，将公钥、密码锁编号、学习和实训记录类型、用途、范围、所有者信息登记于区块链，资产与身份信息进行绑定，通过CA进行双重认证；
将用户数据和使用限制采用智能合约格式编写条款发布到区块链中登记；
联邦学习服务器通过浏览区块链交易信息获得智能合约条款内容；
在每个区块链节点均设置联邦学习服务器，均有本地的数据，计算在本地完成，只输出计算结果，学习模型和数据交换信息同样登记于区块链；
智能合约执行结果记录同步到智能可信存储设备；
使用者获得数据的使用权的钥匙，该钥匙可以是用于启动学习模型计算；
联盟链节点通过合约自动完成；
通过小程序，使用钥匙发出申请对于自己的职业等级进行评价；
密码锁通过密码学运算模块验证使用者的签名，识别使用者身份；
验证通过后，通过逻辑控制模块驱动联邦学***进行评估。
进一步的，硬件部分包括存储单元、视频图像输入单元、视频图像输出单元、指纹输入单元、声音输入单元、声音输出单元。
进一步的，联邦学习软件通过节点进行更新。
进一步的，信息在区块链中均通过哈希算法进行加密
本发明具有的优点和积极效果是：
1、使用区块链技术及联邦学***公正，提高人才评定效率，还能对用户的隐私数据进行保护，提高信息安全性。
2、在联邦学习区块链上不仅存储联邦机器学习模型，原始数据索引，而且对数据和机器学习模型的过程进行全过程记录和溯源，提高数据的安全和数据的实时追踪，便于查询数据和数据的过程检索。
3、联邦学***均(FederatedAveraging)的技术，让所有参与方的数据都能被利用，使人才评价模型得以不断优化。而这一过程并不需要各自的数据传输到某个数据中心位置。也就是说，联邦平均并不需要将数据从任何边缘终端设备传输到一个中心位置。通过联邦学习，每台服务器上的模型将会被加密并上传到云端。最终，所有加密的模型都会被聚合到一个加密的全局模型中，因此云端的服务器也不能获知每台设备的数据或者模型，在云端聚合后的模型仍然是加密的。
具体实施方式
一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，包括基于微众银行FISCO-BCOS搭建1+X证书联盟链、密码学运算模块、联邦学习模块、小程序、存储模块、图像处理输入模块、图像处理输出模块、声音处理输入模块、声音处理输出模块、指纹识别模块、用工需求和人才匹配度算法、智能合约代码；
通过密码学运算模块产生非对称密钥对，将公钥、密码锁编号、学习和实训记录类型、用途、范围、所有者信息登记于区块链，资产与身份信息进行绑定，通过CA进行双重认证；
将用户数据和使用限制采用智能合约格式编写条款发布到区块链中登记；
联邦学习服务器通过浏览区块链交易信息获得智能合约条款内容；
在每个区块链节点均设置联邦学习服务器，均有本地的数据，计算在本地完成，只输出计算结果，学习模型和数据交换信息同样登记于区块链；
智能合约执行结果记录同步到智能可信存储设备；
使用者获得数据的使用权的钥匙，该钥匙可以是用于启动学习模型计算；
联盟链节点通过合约自动完成；
通过小程序，使用钥匙发出申请对于自己的职业等级进行评价；
密码锁通过密码学运算模块验证使用者的签名，识别使用者身份；
验证通过后，通过逻辑控制模块驱动联邦学***进行评估。
硬件部分包括存储单元、视频图像输入单元、视频图像输出单元、指纹输入单元、声音输入单元、声音输出单元。
联邦学习软件通过节点进行更新。
信息在区块链中均通过哈希算法进行加密。
本实例的工作过程：
联邦学习过程中，设矩阵Di表示第i个参与方的数据；设矩阵Di的每一行表示一个数据样本，每一列表示一个具体的数据特征(feature)。同时，一些数据集还可能包含标签信息。将特征空间设为X，数据标签(label)空间设为Y，并用I表示数据样本 ID或者叫身份信息空间。数据标签是学生的学分或者职业技能信息以及各方共同设定的评价标准；特征空间X、数据标签空间Y和样本ID空间I组成了一个训练数据集(I，X， Y)。不同的参与方拥有的数据的特征空间和样本ID空间可能都是不同的。在应用场景中，参与评价模型训练各方，基础数据样本是对齐的，但是数据特征不同，所以采用了分割学习的方式，在纵向联邦学习的基础之上，在纵向划分的数据集上训练深度神经网络(DNN)。
工作流程：
1)用户小程序；
2)通过密码学运算模块产生非对称密钥对，将公钥，密码锁编号，学习和实训记录类型、用途、范围等，所有者等信息登记于区块链，资产与身份信息进行绑定；
通过CA进行双重认证。
3)用户将数据和使用限制采用智能合约格式编写条款发布到区块链中登记；
4)联邦学习服务器通过浏览区块链交易信息获得智能合约条款内容；
5)每个区块链节点都拥有联邦学习服务器，都有本地的数据，计算都在本地完成，只输出计算结果不输出数据，学习模型和数据交换信息同样登记于区块链；
6)该智能合约执行结果记录同步到智能可信存储设备。
7)使用者获得数据的使用权的“钥匙”，该钥匙可以是用于启动学习模型计算。
8)联邦学习软件自动更新，联盟链各个节点都可以随时下载,通过智能合约自动完成。
9)用户可以通过小程序，使用“钥匙”发出申请对于自己的职业等级进行评价；
10)密码锁通过密码学运算模块验证使用者的签名，可选的通过模式识别使用者身份；
11)验证通过后，通过逻辑控制模块驱动联邦学***进行评估。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (4)

1.一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，其特征在于：包括基于微众银行FISCO-BCOS搭建1+X证书联盟链、密码学运算模块、联邦学习模块、小程序、存储模块、图像处理输入模块、图像处理输出模块、声音处理输入模块、声音处理输出模块、指纹识别模块、用工需求和人才匹配度算法、智能合约代码；
通过密码学运算模块产生非对称密钥对，将公钥、密码锁编号、学习和实训记录类型、用途、范围、所有者信息登记于区块链，资产与身份信息进行绑定，通过CA进行双重认证；
将用户数据和使用限制采用智能合约格式编写条款发布到区块链中登记；
联邦学习服务器通过浏览区块链交易信息获得智能合约条款内容；
在每个区块链节点均设置联邦学习服务器，均有本地的数据，计算在本地完成，只输出计算结果，学习模型和数据交换信息同样登记于区块链；
智能合约执行结果记录同步到智能可信存储设备；
使用者获得数据的使用权的钥匙，该钥匙可以是用于启动学习模型计算；
联盟链节点通过合约自动完成；
通过小程序，使用钥匙发出申请对于自己的职业等级进行评价；
密码锁通过密码学运算模块验证使用者的签名，识别使用者身份；
验证通过后，通过逻辑控制模块驱动联邦学***进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，其特征在于：硬件部分包括存储单元、视频图像输入单元、视频图像输出单元、指纹输入单元、声音输入单元、声音输出单元。
3.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，其特征在于：联邦学习软件通过节点进行更新。
4.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法，其特征在于：信息在区块链中均通过哈希算法进行加密。
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CN114331388A (zh) * 2022-02-08 2022-04-12 湖南红普创新科技发展有限公司 基于联邦学习的薪资计算方法、装置、设备及存储介质
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