时间:2023-06-22|浏览:176
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区块链是一个去中心化的、不可变的、共享的分布式账本和数据库。它具有很多优点,适合用于联邦学习的相关研究。在区块链网络中,所有节点都有相同的权利,规避了中心化系统数据泄露的风险,加强了隐私保护和数据安全。区块链是一个开放性系统,所有数据拥有者都可以自行加入并进行模型的参数更新工作。此外,区块链中的信息具有不可篡改和可以追溯的特性,从一定程度上避免了恶意数据拥有者对系统的破坏。因此,应用区块链于联邦学习可以加强数据拥有者数据的隐私性和系统的安全稳定性。
基于机器学习的智能金融风控需要涉及多方面的数据,但由于金融机构之间存在数据隐私、数据孤岛和数据安全法律法规等问题,数据无法进行完备的整合。为此,现有技术提出了联邦学习框架。尽管当前的联邦学习技术框架能在一定程度上解决金融机构数据孤岛的问题,但它们都需要一个第三方服务器或者中央数据库来协作各方,如何确定第三方并保障其安全性对金融机构来说是难以解决的问题。
本发明的目的是针对现有技术中的缺陷,提出一种基于区块链联邦学习的金融风险预测方法和系统。通过将区块链技术与联邦学习方法相结合,建立了可多方参与的联邦金融风险预测系统。基于区块链的方法使得联邦学习不再依赖于第三方服务器,提升了系统的安全稳定性。同时,运用了PoQ共识机制,可以保障模型训练的准确性,确保了联邦学习的提升效果。
广东金融高新区的“区块链+”金融科技研究院是一个集政府引导、技术研究、企业服务于一体的“区块链+”产业服务与科研平台。它承担着广东金融高新区“区块链+”金融科技政策研究、专题培训、人才培育等相关工作,为南海区企业提供产业赋能专业服务。目前,已有100多家“区块链+”企业落户广东金融高新区。其中,一批优质企业通过了政府的“区块链+”金融科技企业认定并获得了相应的政策奖励。
广东金融高新区的“区块链+”金融科技产业集聚基地(佛山民间金融街)。
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