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。
Eric Wall：愿意为所有购买Taproot Wizards项目的人双倍退款:8月20日消息，Twitter用户“Coinicarus”发文称比特币Ordinals NFT交易量自五月以来下降98%。
比特币支持者Eric Wall回应道，承认Ordinals是一个巨大的失败，愿意为所有购买Taproot Wizards项目的人双倍退款，可以保留jpeg（无需退还NFT），已开放私信。
据了解，Eric Wall是Taproot Wizards发起人之一，该项目于今年2月首发，是一个以巫师为主题的Ordinals项目，总量2106个，致敬十年前“mavensbot”首发的比特币巫师元素。[2023/8/20 18:11:38]
多方计算网络
Aave V3已部署至以太坊主网，将全面降低所有功能的Gas成本:据官方推特，Aave宣布已在以太坊主网部署Aave V3，新增功能及优化包括：高效模式：允许用户在供应和借入稳定币和流动性质押衍生产品(LSDs)等相关资产时提高资本效率；隔离模式：在保持协议的安全性的同时，允许更多资产在Aave上作为抵押品以隔离模式上市，隔离流动性风险；Gas优化：全面降低所有功能相关的Gas成本约20-25%。[2023/1/27 11:32:36]
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。
Bitzlato相关地址仅剩约11,000美元资产，高峰期曾有约600万美元资产:1月19日消息，链上数据显示，加密交易平台Bitzlato相关钱包地址内仅剩约11,000美元资产，该系列地址高峰期内曾有约600万美元资产。在过去的24小时内，相关地址流出（或被罚没）约67万美元资产。此前美国司法部表示将对俄罗斯加密交易平台Bitzlato采取执法行动。[2023/1/19 11:19:36]
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。
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。
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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