项目简介

本项目基于联邦学习和云链融合技术，构建数据风险防控与精准追溯系统。联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术，其目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模。用数据的可用不可见方法来解决孤岛问题。而云链融合则是对分散在云环境中的各链数据利用数据可信访问机制进行数据安全管理和防护，保障云上数据和链上记录的一致性。本项目针对食品安全数据的不可篡改和数据孤岛等特点，利用联邦学习对区块链链上数据进行学习训练，而后将训练好的模型交给用户，原始数据仍保留在原单位，实现针对食品安全问题的风险防控和实时溯源等目标

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