PaddleDTX 1.1.0 中文文档

《PaddleDTX 1.1.0 中文文档》简要总结如下： ### 1. **系统概述** PaddleDTX 是一个基于去中心化存储的分布式机器学习解决方案，旨在解决隐私数据的安全存储问题，实现多方数据的安全交换与联合建模，助力数据突破孤岛loo束，发挥最大价值。 ### 2. **主要特征** - 支持多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法。 - 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错和抵御存储作弊。 - 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管。 - 确保多方数据联合建模的全链路可信。 ### 3. **架构概览** PaddleDTX 由以下三部分构成： #### 3.1 **多方安全计算网络** - 节点包括计算需求节点（发布任务）、任务执行节点（执行任务）和数据持有节点（提供数据）。 - 通过 SMPC（多方安全计算）框架，支持多方并行运行，当前已集成纵向联邦学习算法（如多元线性回归、多元逻辑回归），计划扩展横向联邦学习算法。 #### 3.2 **去中心化存储网络** - 数据持有节点将隐私数据加密、切分、副本复制后分发至存储节点，存储节点通过挑战机制证明数据持有。 - 支持数据的安全存储与存取，保障隐私数据不泄漏。 #### 3.3 **区块链网络** - 基于区块链实现任务广播、节点治理、副本保持证明等功能，底层框架为 XuperChain。 ### 4. **基本概念** - **节点**：包括计算需求节点、任务执行节点、数据持有节点、存储节点和区块链节点。 - **任务**：分为训练任务（建模）和预测任务（数据预测）。 - **模型**：由算法和训练样本确定，模型分片存储在任务执行节点本地，预测时汇总结果。 - **模型评估**：支持分布式评估，包括动态评估，训练过程中可获取评估指标。 ### 5. **未来计划** - 支持更多联邦学习算法。 - 优化加密算法（如 Paillier）性能。 - 去中心化存储服务支持负载均衡策略。 - 优化模型评估和存储网络性能。 ### 6. **团队与招募** PaddleDTX 的研发团队来自百度超级链和联通链，具备区块链、隐私计算等多领域技术背景。对相关技术方向感兴趣者可加入团队。 ### 总结 PaddleDTX 是一个基于去中心化存储和多方安全计算的分布式机器学习平台，专注于隐私数据的安全存储与多方协作建模，具有良好的扩展性和安全性。