一种基于多层级安全与真实性验证的联邦数据网络药物研发方法与流程

本发明涉及人工智能与医药信息，尤其涉及一种在保证数据隐私、安全与真实性的前提下，实现跨机构协同进行人工智能辅助药物研发的方法及系统。

背景技术：

1、ai药物研发依赖大规模、高质量的多源数据。然而，核心数据分散于药企、医院、科研院所等构成的“数据孤岛”中，因隐私、安全和利益问题无法直接共享。联邦学习允许在不交换原始数据的情况下协同建模，但直接应用于高价值的药物研发场景面临三重严峻挑战：

2、第一，数据真实性监督缺失。 现有联邦学习框架缺乏有效机制防止恶意或低质量节点提供伪造、过时或有偏的数据，导致“垃圾进，垃圾出”，甚至模型被恶意毒化。

3、第二，隐私泄露风险犹存。 尽管不传输原始数据，但共享的模型参数更新仍可能通过逆向推理攻击泄露成员数据信息。常规加密传输无法抵御拥有聚合服务器权限的内部攻击。

4、第三，缺乏可信的协作治理框架。 各方缺乏技术手段验证他方是否合规操作，难以建立互信，制约了深度协作。

5、单纯叠加隐私计算技术（如差分隐私、同态加密）或引入区块链存证，无法系统性地解决上述交织的信任与安全问题，且可能带来不可承受的计算开销。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多层级安全与真实性验证的联邦数据网络药物研发方法及系统。本发明并非现有技术的简单堆砌，而是通过一种创新的“技术-治理”一体化架构，将可信执行环境、同态加密、差分隐私与区块链进行深度协同设计，在可接受的开销内，同步解决数据真实性验证、强隐私保护与可信协作的问题。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明首先提出一种基于动态双重承诺的链上验证机制，这是解决数据真实性问题的核心。每个数据节点在每轮训练中，不仅承诺其输出（参数更新），更须承诺其输入（所用数据的特征）。这种“数据-计算”双重承诺被永久记录于区块链。一旦对模型效果或行为存疑，任何参与方均可发起基于链上记录的挑战-响应式审计，要求可疑节点提供数据特征证明和计算凭证。这种机制将事后的、无法验证的信任，转变为事中的、可验证的技术约束，从根本上威慑并发现了数据造假行为。

4、其次，本发明设计了一种分层协同的安全计算架构以平衡安全与性能。最内层，在可信执行环境中完成本地训练，确保代码与数据在计算过程中的机密性、完整性。中间层，对tee输出的参数更新，选择性施加差分隐私噪声，防御基于最终模型的推理攻击。最外层，使用同态加密对（已加噪的）更新进行加密后传输与聚合，防御来自网络和聚合方的攻击。这种分层设计避免了全程同态加密带来的巨大计算负担，将最耗时的同态运算局限于轻量的参数聚合环节，而将重度的模型训练置于高效的tee中。

5、进一步地，所述方法具体包括网络组建、任务定义与分发、安全本地计算与承诺、加密传输、安全聚合与验证、模型更新与迭代及真实性审计步骤。

6、本发明通过上述机制的组合，创造了一个透明、可审计、强安全的联邦协作环境。各参与方在技术机制的保障下建立互信，敢于贡献高质量数据，从而训练出更优的ai模型，用于药物靶点发现、化合物筛选、性质预测等任务。

1.一种基于多层级安全与真实性验证的联邦数据网络药物研发方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全本地计算与承诺步骤中，所述特征摘要hash_di通过以下方式生成：对用于本轮训练的所述私有药物数据di的子集标识符、数据规模及关键统计特征进行编码后计算哈希值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全本地计算与承诺步骤还包括：在得到所述本地模型参数更新δwi后，根据预设的隐私预算参数ε，向δwi添加满足差分隐私机制的噪声，得到加噪后的参数更新δw’i，并将δw’i作为后续加密与承诺的对象。

4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全聚合与验证步骤中，所述聚合算法f为加权平均算法，具体为：e(δg) = σ (|di| * e(δwi)) / σ |di|，其中|di|为数据节点i在本轮训练中使用的数据量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实性审计步骤具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述药物研发目标包括：化合物活性预测、药物性质评估、药物-靶点相互作用预测、或从头分子生成。

7.一种用于实现权利要求1-6中任一项所述方法的系统，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。