金色觀察｜PaddleDTX：分布式機器學習解決方案_TOR

PaddleDTX是一個基于分布式存儲的分布式機器學習技術解決方案。可以解決海量私有數據需要的安全存儲和交換難題，可惡意幫助各方突破數據孤島，實現數據價值最大化。

PaddleDTX的計算層是一個由三種節點組成的網絡：Requester、Executor和DataOwner。訓練樣本和預測數據集存儲在由DataOwner和Storage節點組成的去中心化存儲網絡中。這種去中心化的存儲網絡和計算層由底層區塊鏈網絡支持。

分析 | 金色盤面：BCH受阻自阻力位回落:金色盤面分析師表示：BCH自高點720美元受阻回落，下方支撐關注687美元支撐，如果破位將出新低。[2018/8/6]

多方計算網絡

Requester是有預測需求的一方，Executor是DataOwner授權獲得樣本數據訪問許可的一方，用于可能的模型訓練和結果預測。多個Executor節點組成一個SMPC網絡。Requester節點將任務發布到區塊鏈網絡，Executor節點授權后執行任務。Executor節點通過DataOwner獲取樣本數據，后者為數據的信任背書。

金色財經不支持有違法律法規、有悖公序良俗、誤導社會公眾的區塊鏈活動:金色財經作為一家區塊鏈領域專業媒體，始終堅持理性、建設性地推動區塊鏈行業健康發展，始終堅守區塊鏈更好服務實體經濟的理念。志同而道合，我們愿意以開放、包容態度，與行業內有此相同價值觀的各方合作。同時，我們強烈譴責任何有違法律法規、有悖公序良俗、誤導社會公眾的區塊鏈活動，這類活動過去不會，現在不會，將來也不會得到金色財經的認可和支持。[2018/5/28]

SMPC網絡是支持并行運行的多個分布式學習過程的框架。未來將支持垂直聯邦學習和水平聯邦學習算法。

金色財經現場報道，啟賦資本投資總監蘭洪明：區塊鏈項目的成功需要滿足四點需求:金色財經現場報道，啟賦資本投資總監蘭洪明在共識·鏈上未來丨區塊鏈應用與創新論壇上表示，一個區塊鏈項目的成功需要滿足以下四點，首先是對社區的打造，社區運營決定流量，有流量才能吸引更多人參與；第二點是如何選鏈，公鏈的選擇非常重要，不同類似的業務公鏈也不一樣；第三點是社區激勵，如何激勵社區原住民，把原住民升級為合伙人；第四點是經濟模型，設計好經濟模型、經濟模式決定了項目的成敗。[2018/4/10]

去中心化存儲網絡

一個DataOwner節點處理自己的私有數據，在這個過程中使用了加密、分段和復制相關的算法，最后將加密的分片分發到多個Storage節點。Storage節點通過回答DataOwner產生的挑戰來證明它誠實地持有數據片段。通過這些機制，可以在不侵犯任何數據隱私的情況下安全地維護存儲資源。

金色財經訊:一家名為Multicoin資本新推出了1000萬美元的投資基金項目，旨在投資一系列區塊鏈代幣。該公司在一封電子郵件中表示，該公司計劃在2018年第一季度末籌集到1億美元的資金。[2017/10/27]

區塊鏈網絡

訓練任務和預測任務將通過區塊鏈網絡廣播到Executor節點。然后所涉及的Executor節點將執行這些任務。DataOwner節點和Storage節點在監控文件和節點健康狀態時，以及副本持有證明的challenge-answer-verify過程中，通過區塊鏈網絡交換信息。

目前，XuperChain是PaddleDTX支持的唯一區塊鏈框架。

垂直聯邦學習

PaddleDTX的開源版本支持垂直聯邦學習算法，包括兩方線性回歸、兩方邏輯回歸和三方DNN。DNN的實現依賴于PaddleFL框架，PaddleFL提供的所有神經網絡模型都可以在PaddleDTX中使用。未來更多算法會開源，包括多方VFL和多方HFL算法。

訓練和預測步驟如下所示：

運作原理

樣品準備

FL任務需要指定將用于計算或預測的示例文件，這些文件存儲在去中心化存儲系統中。在執行任務之前，執行者需要從XuperDB中獲取自己的示例文件。

樣品對齊

VFL訓練和預測任務都需要樣本對齊過程。即使用所有參與者的ID列表查找樣本交叉點。訓練和預測是在相交的樣本上進行的。該項目實施了PSI來進行樣本對齊，而不會泄露任何參與者的ID。

訓練過程

模型訓練是一個迭代過程，它依賴于兩個奇偶校驗樣本的協同計算。參與者需要在許多訓練時期交換中間參數，以便為每一方獲得適當的局部模型。

為確保每個參與者數據的機密性，Paillier密碼系統用于參數加密和解密。Paillier是一種加法同態算法，它使我們能夠直接對密文進行加法或標量乘法。

預測過程

預測任務需要模型，因此需要在預測任務開始前完成相關的訓練任務。模型單獨存儲在參與者的本地存儲中。參與者使用自己的模型計算局部預測結果，然后收集所有部分預測結果以推導出最終結果。

對于線性回歸，可以在收集所有部分結果后執行去標準化過程。這個過程只有有標簽的一方才能完成。所以所有的部分結果都會被發送給有標簽的一方，它會推導出最終結果并將其作為文件存儲在XuperDB中供請求者使用。

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