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龙图腾网获悉北京中科金财科技股份有限公司申请的专利一种基于区块链的人工智能模型训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119892377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510389947.4，技术领域涉及：H04L9/32；该发明授权一种基于区块链的人工智能模型训练方法及系统是由邓志光设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的人工智能模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于区块链的人工智能模型训练方法，利用区块链技术保障数据安全性和训练过程的透明性。通过智能合约自动采集、加密并存储训练数据，确保数据的隐私性和完整性；系统根据区块链规则自动验证数据访问权限，确保仅授权计算节点可以访问数据；验证后的数据通过区块链传输至分布式计算节点，利用去中心化计算资源进行模型训练，并实时记录训练结果，保证过程的透明性和不可篡改性；区块链节点通过共识机制监控训练过程并优化训练参数，确保训练稳定性；最终模型通过区块链存储，并通过智能合约发布版本，确保模型更新的可追溯性与透明性。该方法充分发挥区块链的去中心化特性，提升了人工智能训练的安全性、效率与可信度。

本发明授权一种基于区块链的人工智能模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的人工智能模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过智能合约自动采集并加密训练数据，确保数据的隐私性和安全性，并通过区块链进行不可篡改的存储； 根据区块链智能合约的规则，自动验证并确定数据的访问权限，确保仅授权的计算节点能够访问训练数据； 当计算节点需要访问训练数据时，智能合约会对请求访问的节点进行身份验证；每个计算节点在区块链上有唯一的标识符，智能合约根据区块链中存储的节点信息与当前请求的节点身份进行匹配，确认该节点是否为合法的计算节点，如果验证失败，节点的访问请求被拒绝； 一旦身份验证成功，智能合约继续检查该节点的访问权限；每个数据集的访问权限根据数据的敏感性、计算节点的角色和历史信誉进行预先设定；智能合约根据节点的历史行为和其信誉评分动态计算节点的访问权限；信誉评分公式： ，其中，是计算节点的最终信誉评分，反映节点的整体信誉状况，决定节点是否能访问特定数据集；是与第次行为评分相关的权重系数；是节点在过去的第次行为中的信誉评分；是节点在系统中所有历史行为的数量，表示节点行为的总次数；是调节因子；是节点历史行为中的第k次评分；m是历史评分的数量；是节点的访问频率度量，反映节点请求访问数据的频繁程度；是频率调整因子，用于根据节点的访问频率对最终信誉评分进行调整；是节点在系统中进行最大访问时长的度量，用于衡量节点对系统资源的消耗程度；是节点的平均访问时长，表示节点每次访问数据时的时间消耗；是时长调整因子，用于对节点消耗系统资源的影响进行调节；信誉评分越高，节点被授权访问数据的可能性越大； 将经验证的数据通过区块链网络传输至分布式计算节点，利用去中心化计算资源进行人工智能模型的训练，并通过区块链实时记录训练过程中的中间结果； 通过区块链节点的共识机制对训练过程中的异常行为进行监控与校正，并优化训练参数，确保模型训练的稳定性与效率； 训练完成后，通过区块链将最终模型及其相关信息存储，并通过智能合约发布模型版本，确保模型更新的可追溯性和透明性。

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