系统介绍 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全 存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 1.1 主要特征 PaddleDTX 的主要特征如下： • 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，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，抵御存储作弊 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有 节点的挑战证明自己持 预测任务以预测数据的目标值为目标。 任务由计算需求节点发布到区块链网络，由数据持有节点确认数据使用权，由任务执行节点最终执行。 2.4 算法 PaddleDTX 中的算法，一般指的是经过分布式改造的机器学习算法，即联邦学习算法。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 2.5 训练样本和预测数据集 PaddleDTX 中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网络，在发布训练任务或者预测

多方安全计算框架 可信联邦学习 模型评估 动态模型评估 接口与消息定义 配置说明 命令行工具 XuperDB 背景和目标 特点和优势 架构设计 功能介绍 如何使用 Crypto 数据隐私保护 机器学习算法 纵向联邦学习 团队 我们的团队 参与开发 参与开发&测试 参考文献 参考文献 系统介绍 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方 案，攻克 案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其 突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，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，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 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 Pad C（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节 点，存储节点通过应答数据持有节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些

系统介绍 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全 存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 1.1 主要特征 PaddleDTX 的主要特征如下： • 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，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，抵御存储作弊 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有 节点的挑战证明自己持 预测任务以预测数据的目标值为目标。 任务由计算需求节点发布到区块链网络，由数据持有节点确认数据使用权，由任务执行节点最终执行。 2.4 算法 PaddleDTX 中的算法，一般指的是经过分布式改造的机器学习算法，即联邦学习算法。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 2.5 训练样本和预测数据集 PaddleDTX 中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网络，在发布训练任务或者预测

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 • FISCO BCOS企业级金融联盟链底层平台: Governance-Key 私钥管理组件： [GitHub] [Gitee] [文档] – Governance-Cert 证书管理组件：[GitHub] [Gitee] [文档] • WeEvent 基于区块链的分布式事件驱动架构：[GitHub] [Gitee] [文档] • WeBankBlockchain-SmartDev 区块链应用开发工具： – SmartDev-Contract 智能合约库组件：[GitHub] SmartDev-SCGP 合约编译插件：[GitHub] [Gitee] [文档] – SmartDev-Scaffold 应用开发脚手架：[GitHub] [Gitee] [文档] • DDCMS分布式数据协作管理解决方案：：[GitHub] [Gitee] [文档] 2 平台介绍 CHAPTER 1 FISCO BCOS 区块链 标签：FISCO BCOS介绍 关键特性 开发工具 FISCO

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服务组件 多方安全计算框架 可信联邦学习 接口与消息定义 配置说明 命令行工具 XuperDB 背景和目标 特点和优势 架构设计 功能介绍 如何使用 Crypto 数据隐私保护 机器学习算法 纵向联邦学习 团队 我们的团队 参与开发 参与开发&测试 参考文献 参考文献 系统介绍 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方 案，攻克海量隐私数据 案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其 突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，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，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 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 Paddl C（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节 点，存储节点通过应答数据持有节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 平 平 平台 台 台介 介 介绍 和共识，从而快速丰富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 储 储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网 网 网络 络 络：支持网络压缩功能，并基于负载均衡的思想实现了良好的分布式网络分发机制，最大化降 低带宽开销。 1.4 性

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 平 平 平台 台 台介 介 介绍 和共识，从而快速丰富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 储 储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网 网 网络 络 络：支持网络压缩功能，并基于负载均衡的思想实现了良好的分布式网络分发机制，最大化降 低带宽开销。 1.4 性

P）和应用开 发脚手架（SmartDev-Scaffold）。开发者可根据自己的情况自由选择相应 的开发工具，提升开发效率。 系统设计 整体架构 共识算法 交易并行 分布式存储 预编译合约 更多设计文档 社区资源 Github主页 [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS/tree/master-2 doc.readthedocs.io/zh_CN/latest/docs/WeBankBlockchain-Governance- Cert/index.html] WeEvent 基于区块链的分布式事件驱动架构：[GitHub] [https://github.com/WeBankFinTech/WeEvent] [Gitee] [https://gitee.com/WeBank/WeEvent] [https://smartdev- doc.readthedocs.io/zh_CN/latest/docs/WeBankBlockchain-SmartDev- Scaffold/index.html] DDCMS分布式数据协作管理解决方案：：[GitHub] [https://github.com/WeBankBlockchain/DDCMS] [Gitee] [https://gitee.com/WeBankBlockchain/DDCMS]