(19)中华 人民共和国 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 202111620281.7 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 蚂蚁区块链科技 （上海） 有限公司 地址 200010 上海市黄浦区外马路618号8 层803室 (72)发明人 程龙　李浩然　李艳鹏　陆旭明　 (74)专利代理 机构 北京国昊天诚知识产权代理 有限公司 1 1315 代理人 徐晨影 (51)Int.Cl. G06F 21/60(2013.01) G06F 21/64(2013.01) G06Q 20/38(2012.01) G06Q 20/40(2012.01) G06Q 40/08(2012.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 模型应用方法、 区块链 客户端、 计算平台、 区 块链及设备 (57)摘要 本说明书实施例提供一种模 型应用方法、 区 块链客户端、 计算平台、 区块链及设备。 方法包 括： 区块链 客户端向区块链发送目标联邦学习计 划的参与 请求。 区块链调用针对目标联邦学习计 划部署的招募智能合约， 将区块链 客户端添加至 目标联邦 学习计划， 并对区块链 客户端的标识和 公钥备案， 以及将区块链客户端的公钥发送至目 标联邦学习计划的计算平台。 区块链 客户端基于 私有数据， 对本地学习模型进行训练， 并将携带 有私钥签名模 型训练结果发送至计算平台。 计算 平台基于目标联邦学习计划的成员对象的公钥， 对获得的各模型训练结果中的私钥签名进行校 验， 并整合至少两个通过私钥签名校验的模型训 练结果中的模型参数， 得到目标学习模型。 权利要求书5页 说明书15页 附图4页 CN 114329544 A 2022.04.12 CN 114329544 A 1.一种模型应用方法， 包括： 区块链客户端向区块链发送目标联邦学习计划的参与请求， 所述参与请求携带有所述 区块链客户端的标识和公钥； 所述区块链响应于所述参与请求， 调用针对所述目标联邦学习计划部署的招募智能合 约， 将所述区块链客户端添加至所述 目标联邦学习计划， 并对所述区块链客户端的标识和 公钥进行备案， 以及将所述区块链客户端的公钥发送至所述目标联邦学习计划的计算平 台； 所述区块链客户端基于私有数据， 对本地的学习模型进行训练， 并将模型训练结果发 送至所述计算平台， 其中， 所述区块链客户端的模型训练结果携带有学习模型训练后的模 型参数和所述区块链客户端的私钥签名； 所述计算平台基于所述目标联邦学习计划的成员对象的公钥， 对获得的各模型训练结 果中的私钥签名进行 校验； 所述计算平台对至少两个通过私钥签名校验的模型训练结果中的模型参数进行整合， 得到目标 学习模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 在所述区块链客户端基于私有数据， 对本地的所述目标联邦学习计划的学习 模型进行 训练前， 所述方法还 包括： 所述区块链客户端向所述计算平台发送模型获取请求， 所述模型获取请求携带有所述 区块链客户端的私钥签名； 所述计算平台基于从所述区块链获取到的所述区块链客户端的公钥， 对所述模型获取 请求中的所述区块链客户端的私钥签名进行 校验； 以及， 所述计算平台在所述模型获取请求中的所述 区块链客户端的私钥签名通过校验后， 将 所述目标联邦学习计划初始的学习模型发送至所述区块链客户端， 其中， 所述区块链客户 端的模型训练结果是所述区块链客户端基于私有 数据， 对所述目标联邦学习计划初始的学 习模型进行训练所 得到的。 3.根据权利要求1所述的方法， 在所述计算平台设备对至少两个通过私钥签名校验的模型训练结果中的模型参数进 行整合， 得到目标 学习模型后， 所述方法还 包括： 所述计算平台生成所述目标学习模型对应的电子存证， 并将所述电子存证上传至区块 链。 4.根据权利要求3所述的方法， 在所述计算平台生成所述目标学习 模型对应的电子存证， 并将所述电子存证上传至区 块链后， 所述方法还 包括： 所述区块链客户端向区块链获取目标 学习模型的电子存证； 所述区块链客户端基于获取到的所述电子存证， 对所述目标 学习模型进行 校验； 以及， 区块链客户端在所述目标学习模型通过校验后， 基于所述目标学习模型， 完成对应的 预测。 5.根据权利要求1所述的方法， 在所述计算平台设备对至少两个通过私钥签名校验的模型训练结果中的模型参数进权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114329544 A 2行整合， 得到目标 学习模型后， 所述方法还 包括： 所述计算平台按照机械语言， 将使用所述目标学习 模型进行预测的执行逻辑编译为预 测智能合约并将所述智能合约部署至所述区块链中； 所述区块链客户端向所述区块链发送所述目标学习 模型的预测请求， 所述预测请求携 带有待预测对象的特 征信息； 所述区块链响应于所述预测请求， 调用所述预测智能合约， 对所述待预测对象的特征 数据进行 预测， 并将预测结果发送至所述区块链客户端。 6.根据权利要求1所述的方法， 所述区块链响应于所述参与请求， 调用预先针对所述目标联邦学习计划部署的招募智 能合约还执行： 在将所述区块链客户端添加至所述 目标联邦学习计划前， 基于所述区块链 客户端对应的区块链数据， 对所述区块链客户端参与所述目标联邦学习计划的资质进 行审 核， 其中， 若 所述区块链客户端参与所述目标联邦学习计划的资质通过审核， 则将所述区块 链客户端添加至所述目标 联邦学习计划并备案 。 7.根据权利要求6所述的方法， 对所述区块链客户端参与 所述目标联邦学习计划的资质进行审核包括： 对所述 区块链 客户端的信用信息、 风险信息、 客户端 级别信息中的至少一 者进行审核。 8.一种模型应用方法， 包括： 区块链客户端向区块链发送目标联邦学习计划的参与请求， 所述参与请求携带有所述 区块链客户端的标识和公钥； 所述区块链客户端基于私有数据， 对本地的所述目标联邦学习计划的学习模型进行训 练， 并将模型训练结果 发送至所述计算平台， 其中， 所述区块链客户端的模型训练结果携带 有学习模型训练后的模型参数和所述区块链客户端的私钥签名， 所述计算平台基于所述目 标联邦学习计划的成员对 象的公钥， 对获得 的各模型训练结果中的私钥签名进行校验， 并 对至少两个通过私钥签名校验的模型训练结果中的模型参数进行整合， 得到目标学习模 型。 9.一种模型应用方法， 包括： 目标联邦学习计划的计算平台接收区块链发送的区块链客户端的公钥， 其中， 所述区 块链客户端的公钥是所述区块链将所述区块链客户端添加至所述目标联邦学习计划发送 的， 用于证明所述区块链客户端属于所述目标 联邦学习计划中的成员对象； 目标联邦学习计划的计算平台接收目标联邦学习计划的成员对象所发送的模型训练 结果， 所述目标联邦学习计划的成员对象发送的模型训练结果携带有成员对象发送基于私 有数据对本地的所述目标联邦学习计划的学习模型训练后的模型参数和成员对 象发送的 私钥签名， 所述目标 联邦学习计划的成员对象包括所述区块链客户端； 所述计算平台基于所述目标联邦学习计划的成员对象的公钥， 对获得的各模型训练结 果中的私钥签名进行 校验； 所述计算平台对至少两个通过私钥签名校验的模型训练结果中的模型参数进行整合， 得到目标 学习模型。 10.一种模型应用方法， 包括： 区块链接收区块链客户端发送的针对目标联邦学习计划的参与请求， 所述参与请求携权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114329544 A 3