SOT:SoterOne 的分布式管理系統_HyperonChain

SoterOne使用一種新的分布式管理系統來結合聯邦學習過程和SoterOne生態系統，我們稱之為SoterOneService。在本次的專利中，我們介紹了SoterOneService的細節和創新。

1.聯邦學習

聯邦學習是一種機器學習技術，它可以在不交換原始數據的情況下跨多個參與方訓練數據模型。這有助于在多方之間連接數據，同時保護隱私。

然而，聯邦學習運行時仍然只在一些領域內，并沒有完全向公眾開放。

對公眾開放面臨的挑戰是：

1）公眾是分散的，可能會報告不正確的信息。對于具有未知執行環境的參與方，沒有很好的解決方案來調度聯合學習作業;

2）公眾對數據使用的限制更大;

3）面對更多的公眾用戶，需要一個去中心化的、分布式的管理系統。由于單點資源和故障隱患，惡意行為檢測器也需要去中心化。

Safe：將通過SafeDAO決定如何處置初始分配的ARB代幣:5月11日消息，數字資產管理平臺Safe（原GnosisSafe）表示，將代表Safe生態接收Arbitrum基金會初始分配的ARB代幣，并將在Safe DAO論壇上發帖，以決定如何分配這些資金，同時公布了資金接收地址。此前報道，Arbitrum面向DAO的空投總計1.13億枚（1.13%），其中Safe獲得257540枚。[2023/5/11 14:56:14]

2.SoterOneService以及它的功能

SoterOneService的開發旨在為聯邦學習提供一個分布式管理系統，該系統可供公眾使用，有助于探索數據在不同方面的潛力。該管理系統可以懲罰那些報告不正確信息的惡意或欺詐的公眾當事人，并滿足不同公眾用戶的不同隱私要求。

Animoca Brands旗下NFT系列Mocaverse鑄造已完成:3月9日消息，據Animoca Brands旗下數字資產研究團隊Animoca Digital Research披露數據顯示，Animoca Brands旗下NFT系列Mocaverse鑄造已完成，8888枚NFT總供應量已全部釋放，自鑄造以來從未出售占比為84.32%，已出售占比為3.21%，其中有1419枚NFT賣出獲利，196枚NFT虧本賣出。

在持有人分布方面，大多數持有人（57%）仍持有他們最初鑄造的2 Moca NFT，而近90%的用戶持有1枚Moca。

此外，目前Mocaverse地板價約為1.7 ETH，相較于此前0.138 ETH的付費鑄幣價格上漲了約2363%。[2023/3/9 12:51:38]

SoterOneService引入了一個信譽反饋機制來鼓勵參與方報道正確的信息。信譽分的定義公式如下所示：

Kyber Network：Polygon上的聚合器遇到技術問題，資金是安全的:金色財經報道，鏈上流動性協議 Kyber Network 發推表示，在 Polygon 上的聚合器遇到了技術問題，所有資金都是安全的，團隊正在努力使該服務完全恢復，所有其他鏈上的服務都正常工作。[2023/2/19 12:16:19]

Q是信譽更新函數。管理體系、質量控制反饋和現有的信譽評分都會對更新的評分做出貢獻。信譽評分公開顯示，供QC日后參考。此外，在調度查詢時，管理系統檢測到的不正確的資源配置文件也將被取消優先級。

另外，SoterOneService是一個自然分布式系統，其中每個組件都可以被拆分成微服務，并且可以水平擴展。

SoterOneService管理系統有四大職責：

軟銀愿景基金第三財季虧損約49.92美元，投資虧損約55.26億美元:2月7日消息，軟銀發布最新財報數據顯示，軟銀愿景基金第三財季虧損6600.1億日元（約合49.92億美元），去年同期收益503.5億日元（約合3.81億美元）。第三季度愿景基金投資虧損7303.6億日元（約合55.26億美元）。

金色財經此前報道，2022年11月15日，軟銀已將其FTX投資減記為零，并聲稱，對FTX的投資不到1億美元，而且僅占其1000億美元愿景基金的很小一部分，對整個公司的股份價值不會產生實質性影響。[2023/2/7 11:51:52]

1.節點管理

2.數據集元數據管理

3.查詢管理

4.資源管理

3.SoterOneService的工作細節

灰度比特幣信托負溢價率達到41.34%:金色財經報道，鏈上數據顯示，當前灰度總持倉量達199.3億美元，主流幣種信托溢價率如下：

BTC，-41.34%；

ETH，-49.78%；

ETC，-68.02%；

LTC，-51.22%；

BCH，-32.77%。[2023/1/28 11:33:24]

如圖所示：

A.節點管理：參與聯邦學習過程的所有各方都由管理系統管理。他們的個人資料需要被注冊和維護。

QC是從用戶界面啟動聯邦學習過程的客戶。他們使用加密的RESTfulAPI?6與構建在管理系統頂部的網絡服務通信。他們可以首先從數據集/MPC目錄中選擇所需的數據集和MPC節點來啟動聯邦學習過程,然后通過上傳模型和數據配置來構造聯邦學習查詢;最后開始學習過程。

DO/MPC是聯邦學習過程中的數據和計算資源所有者。他們將運行由平臺提供并可執行的二進制文件，并使用加密的RPC?7與平臺進行通信。這些二進制文件將自己注冊到平臺，并定期向管理系統發送心跳信號，報告它們的活躍度和資源使用快照。

一旦DO/MPC/QC完成了所有工作并且決定離開平臺，他們可以在平臺注銷，其所有敏感信息都會被清洗和移除。

由于隱私問題，個體只能訪問自己擁有的資源。所有請求都將進行權限驗證，如果權限設置不正確，則可能會被管理系統阻止。

B.數據集元數據管理：數據集元數據將由其數據所有者通過CLI上傳，并由管理系統聚合。在上傳過程中，所有敏感數據都將被屏蔽。一旦上傳，管理系統將以各種方式對其進行分組和過濾，以幫助QC確定最適合其查詢的數據集。通過適當的分組，該平臺還將探索更多的聯邦成員學習機會，并吸引更多的QC在該平臺上進行嘗試。

數據集/MPC目錄也將由管理系統顯示。它不僅將顯示數據集元數據，還將跟蹤數據集和MPC的使用統計信息，包括選擇次數、成功/失敗率和作業歷史記錄等。

C.查詢管理：聯邦學習查詢將由QC發起，然后由管理系統管理。管理系統將為選定的節點分配任務，監控整個任務集群，并將成功/失敗狀態返回給QC。如果任務失敗，管理系統將啟動故障恢復過程來恢復作業。如果作業無法恢復，管理系統將啟動清理過程。查詢管理流程如下：

1.QC向管理系統提交查詢。

2.管理系統驗證查詢中包含的節點的可用性。將查詢狀態設置為“querydispatched”，并通過廣播信道8廣播消息。典型的廣播通信信道可以是P2P網絡和區塊鏈。

3.當DO/MPC看到廣播的“QueryDispatched”消息時，它們將與其他參與者連接并啟動查詢執行過程。

4.查詢過程開始后，管理系統將不參與聯邦學習過程。它只監視節點的活動性并等待結果。

5.一旦管理系統收到最終結果，管理系統將通知QC，并在ξ后開始清理過程，通過向所有實體廣播“查詢清理”消息。所有與查詢相關的信息都將在DO/MPCs中刪除或刪除。只有管理系統會存儲查詢統計信息以及最終的查詢結果。

6.如果MPC在學習過程中崩潰，管理系統將選擇不同的MPC并廣播“queryMPCUpdated”消息，其中包含舊MPC和新MPC，以便切換連接。

a.新的MPC是根據MPC的活力，版本和信譽來選擇的。

7.如果DO在學習過程中崩潰，管理系統將通過通信通道直接廣播“查詢失敗”消息。所有接收消息的各方都將啟動內部清理進程。

8.如果在此過程中管理系統崩潰，則各方將繼續執行查詢，直到查詢完成。持有最終結果的一方將重試θ次。如果管理體系在θ+ξ時間后不可用，各方將啟動內部清理程序。

D.資源管理：管理系統將管理節點的資源使用情況，防止節點過載。計算資源的過載將導致資源使用競爭，并影響在該節點上運行的所有聯邦學習作業。每個節點需要在注冊期間報告其資源配置文件，并通過心跳周期性地發送資源使用情況快照。

SoterOne實現了聯邦學習技術面向公眾的合理利用，并且為數據共享提供了一個安全可靠的執行環境，同時通過加密數據保護了數據隱私，提高了數據的使用價值。這也是SoterOne創立的初心。在保護數據隱私的問題上，SoterOne將加密技術和機器學習相結合，研發了加密版的機器學習算法——垂直聯邦學習的邏輯回歸算法，我們將在下周的專利中具體介紹。

官網：www.soterone.com

微信號：SoterOne2021

新浪微博：SoterOne鏈

來源：金色財經

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