金色觀察｜PaddleDTX：分布式機器學習解決方案_區塊鏈

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。

金色財經行情播報 | BTC跌勢未止，空方仍有發力空間:據火幣行情顯示，昨日晚間BTC價格從最高9430USDT開始大幅下跌，窄幅震蕩后跌勢未止，中午再度下挫，最低觸及9126.49USDT，目前局部價格在9150USDT附近。日線圖昨日對前日行情形成反包線，局部空方尚有發力空間。4小時圖下跌反彈過程受均線MA5打壓，并貼近布林帶下軌，1小時圖反彈乏力，空方仍有發力空間。截至18:30，火幣平臺的主流幣的具體表現如下。[2020/7/10]

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。

分析 | 金色盤面：BTC短線維持多頭趨勢不變:金色盤面綜合分析：BTC多頭主力在早盤對6400美元發動了攻擊，雖然目前雙方勝負未分，戰斗還在繼續，但是多頭拿下了60分鐘的MA144均線，短線逞強，而空頭唯一依托的就是黃金線6400美元了，接下來多頭要做的就是防守，擋住空頭的反撲，為周末的大戰贏取更多的準備時間。市場有風險，投資者需謹慎。[2018/9/13]

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。

去中心化存儲網絡

分析 | 金色盤面：IOTA/USDT在0.50附近阻力明顯:金色盤面綜合分析:IOTA/USDT反彈遇阻于0.50關鍵阻力，目前處于回撤階段，注意關注下行力度。[2018/8/15]

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。

區塊鏈網絡

金色財經現場報道 羅勇：區塊鏈不是萬能的:在GBLS全球無眠區塊鏈領袖峰會上，北京大學中國金融政策研究中心主任羅勇表示：區塊鏈運用有兩大類，這些模式會讓人人參與，區塊鏈社群化的特性改善消費者的關系，擴大區塊鏈在現實生活中的運用，不要認為區塊鏈是萬能的，依靠區塊鏈技術顛覆現在世界，是非常危險的，歷史的教訓慘重而深刻。[2018/6/6]

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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