PaddleDTX是一个基于分布式存储的分布式机器学习技术解决方案。可以解决海量私有数据需要的安全存储和交换难题，可恶意帮助各方突破数据孤岛，实现数据价值最大化。
PaddleDTX的计算层是一个由三种节点组成的网络：Requester、Executor和DataOwner。训练样本和预测数据集存储在由DataOwner和Storage节点组成的去中心化存储网络中。这种去中心化的存储网络和计算层由底层区块链网络支持。
比特币实现市值的周期性增长一直在循环增加:金色财经报道，据Glassnode数据显示，比特币实现市值的周期性增长一直在循环增加，我们目前的阶段有2828亿美元的资本流入。阶段1：7400万美元、阶段2：55亿美元、阶段3：1023亿美元、阶段4：2828亿美元。
然而，在评估周期性增长时，我们注意到各阶段的回报出现递减，我们目前的周期记录了362%的规模扩张。阶段1：42495%、阶段2：7580%、阶段3：1917％。、阶段4：362%。[2023/5/14 15:01:40]
多方计算网络
Requester是有预测需求的一方，Executor是DataOwner授权获得样本数据访问许可的一方，用于可能的模型训练和结果预测。多个Executor节点组成一个SMPC网络。Requester节点将任务发布到区块链网络，Executor节点授权后执行任务。Executor节点通过DataOwner获取样本数据，后者为数据的信任背书。
Terra链上NFT平台OnePlanet正式迁移至Polygon:金色财经报道，Terra链上NFT平台OnePlanet正式迁移至Polygon，有60个基于Terra的NFT收藏，同时推出了一个全新的基于Polygon的测试服务。[2022/9/7 13:14:21]
SMPC网络是支持并行运行的多个分布式学习过程的框架。未来将支持垂直联邦学习和水平联邦学习算法。
去中心化存储网络
一个DataOwner节点处理自己的私有数据，在这个过程中使用了加密、分段和复制相关的算法，最后将加密的分片分发到多个Storage节点。Storage节点通过回答DataOwner产生的挑战来证明它诚实地持有数据片段。通过这些机制，可以在不侵犯任何数据隐私的情况下安全地维护存储资源。
0x40开头地址支付约1340万枚稳定币来偿还Aave上债务:金色财经消息，据PeckShield监测显示，0x40开头地址（0x4093FBe60aB50AB79a5Bd32Fa2adEC255372f80E）已支付约1100万枚USDT和约240万枚USDC来偿还Aave上债务。据Etherscan信息显示，该地址或与Meitu相关。[2022/6/23 1:25:36]
区块链网络
训练任务和预测任务将通过区块链网络广播到Executor节点。然后所涉及的Executor节点将执行这些任务。DataOwner节点和Storage节点在监控文件和节点健康状态时，以及副本持有证明的challenge-answer-verify过程中，通过区块链网络交换信息。
Yearn网站引入新功能以提高针对“中间人”攻击的安全性:5月9日，据官方消息，Yearn网站引入新功能“Yearn Allowlist（许可名单）”，以提高针对“中间人”攻击的安全性。[2022/5/10 3:01:52]
目前，XuperChain是PaddleDTX支持的唯一区块链框架。
垂直联邦学习
PaddleDTX的开源版本支持垂直联邦学习算法，包括两方线性回归、两方逻辑回归和三方DNN。DNN的实现依赖于PaddleFL框架，PaddleFL提供的所有神经网络模型都可以在PaddleDTX中使用。未来更多算法会开源，包括多方VFL和多方HFL算法。
训练和预测步骤如下所示：
运作原理
样品准备
FL任务需要指定将用于计算或预测的示例文件，这些文件存储在去中心化存储系统中。在执行任务之前，执行者需要从XuperDB中获取自己的示例文件。
样品对齐
VFL训练和预测任务都需要样本对齐过程。即使用所有参与者的ID列表查找样本交叉点。训练和预测是在相交的样本上进行的。该项目实施了PSI来进行样本对齐，而不会泄露任何参与者的ID。
训练过程
模型训练是一个迭代过程，它依赖于两个奇偶校验样本的协同计算。参与者需要在许多训练时期交换中间参数，以便为每一方获得适当的局部模型。
为确保每个参与者数据的机密性，Paillier密码系统用于参数加密和解密。Paillier是一种加法同态算法，它使我们能够直接对密文进行加法或标量乘法。
预测过程
预测任务需要模型，因此需要在预测任务开始前完成相关的训练任务。模型单独存储在参与者的本地存储中。参与者使用自己的模型计算局部预测结果，然后收集所有部分预测结果以推导出最终结果。
对于线性回归，可以在收集所有部分结果后执行去标准化过程。这个过程只有有标签的一方才能完成。所以所有的部分结果都会被发送给有标签的一方，它会推导出最终结果并将其作为文件存储在XuperDB中供请求者使用。
来源：金色财经
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