金色觀察｜PaddleDTX：分布式機器學習解決方案_TOR:Raptor Finance

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。

金色財經合伙人佟揚：可從協議價值等維度鑒定Defi項目的投資價值:金色財經現場報道，在金色財經主辦的 “金色沙龍第59期上海站：“DeFi-2021發展形勢與投資價值分析”的活動現場，金色財經合伙人、節點咨詢&IPFS100.com CEO 佟揚發言指出：DeFi?業在2020年以驚?的速度增?，有數?億美元被投入到相關項?中。與此同時，如何鑒定一個Defi項目是否值得投資，變得尤為重要。優質DeFi項?，可通過以下維度進行鑒定：

第一，Defi項目的協議價值。如：Defi項目體系結構的復雜性、?動化代碼測試的質量、通?開發實 踐、評估審計結果、協議控制等方面均需要深入研究；

第二，代幣價值。如代幣當前流通量，總供應量，基金會及團隊持有量，代幣的鎖倉和釋放時間表，是否存在通縮或通脹等情況；

第三，未來增?。如：市場規模的機會，項目代幣的價值獲取機制，產品的增?和推動其發展的杠桿等；

第四，團隊實力。可通過調查團隊背景，其專業度，團隊安全性等方面入手，同時這些信息也通過媒體，官網等渠道多方面考證。[2021/1/22 16:47:44]

多方計算網絡

HashFin CEO Maggie：IPFS專項基金成立，金色算力云將在近期正式上線:2020年6月22日，由金色財經主辦，節點咨詢、IPFS100.com承辦，星際特工、麥客存儲聯合主辦的“星際漫游指南——IPFS技術與應用研討論壇”在深圳拉開帷幕。

HashFin CEO Maggie在IPFS專項基金成立儀式上發言指出，以Filecoin為中心的周邊細分領域呈現爆發式的增長，IPFS作為2020年關注度最高的項目之一實至名歸。金色財經布局的云算力平臺“金色算力云”將在近期正式上線，同時IPFS專項基金第一輪投資將達到2000萬美金，投資對象包括媒體平臺、算力云、礦機等。[2020/6/22]

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。

金色財經行情播報丨BTC暴漲破1萬USDT 局部需要調整:據火幣行情顯示，今日7時許，BTC暴漲突破1萬USDT，最高漲至10299USDT，目前局部行情徘徊在10100USDT附近。從日線圖看，BTC大周期蓄勢向上突破創出年度新高，現已表現有效站穩，多頭強勢。4小時圖均線此前在整理行情中聚攏，大漲后出現較大乖離，局部需要一段時間進行調整，1小時圖調整已開始進行。截至10:00，主流幣的具體表現如下：[2020/6/2]

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。

金色晨訊 | 美議員提交區塊鏈促進法案 法國考慮數字貨幣中介監管框架:1.美國眾議院議員提交2018區塊鏈促進法案。

2.美國證監會就Cboe BZX Exchange規則修改征求相關人士意見。

3.美國參議員正推動對委內瑞拉石油幣進行更嚴厲的制裁。

4.法國正考慮制定該國第一個管理加密資產中介的監管框架。

5.智利國會議員提交采用區塊鏈技術的提案。

6.柚資銀行昨天被盜1.8W個EOS，被盜賬戶已向各大交易所申請凍結。

7.Coinbase通過CPFP系統解決了的比特幣可靠性問題。

8.耶魯大學投資加密基金Paradigm，北大申請利用區塊鏈技術管理網絡域名專利。

9.美國投資巨頭貝萊德成立工作組，研究區塊鏈和數字貨幣。[2018/10/6]

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。

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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