(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111203201.8 (22)申请日 2021.10.15 (71)申请人 深圳市云程科创智能技 术有限公司 地址 518111 广东省深圳市龙岗区平湖街 道新木社区新木路321号新木半里大 厦A座507 (72)发明人 郭朝晖　杨克　陈彩勤　 (74)专利代理 机构 天津市泰和博源知识产权代 理事务所(普通 合伙) 12258 代理人 肖丽 (51)Int.Cl. G06F 21/60(2013.01) G06F 21/62(2013.01) G06F 21/64(2013.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于区块链和联邦学习技术的人才评 价方法 (57)摘要 本发明提供包括基于微众银行FISCO ‑BCOS 搭建1+X证书联盟链、 密码学运算模块、 联邦学习 模块、 小程序、 存储模块、 图像处理输入模块、 图 像处理输出模块、 声音处理输入模块、 声音处理 输出模块、 指纹识别模块、 用工需求和人才匹配 度算法、 智 能合约代码， 通过密码学运算模块产 生非对称密钥对， 将公钥、 密码锁编号、 学习和实 训记录类型、 用途、 范围、 所有 者信息登记于区块 链， 资产与身份信息进行绑定， 通过CA进行双重 认证， 使用区块链技术及联邦学习技术， 通过机 器学习算法来公正评价人才的职业等级， 在联邦 学习区块链上不仅存储 联邦机器学习模型， 而且 对数据和机器学习模型的过程进行全过程记录 和溯源。 本发明的有益效果是评价精准、 避免作 弊。 权利要求书1页 说明书3页 CN 113901497 A 2022.01.07 CN 113901497 A 1.一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法， 其特征在于： 包括基于微众银行 FISCO‑BCOS搭建1+X证书联盟链、 密码学运算模块、 联邦学习模块、 小程序、 存储模块、 图像 处理输入模块、 图像处理输出模块、 声音处理输入模块、 声音处理输出模块、 指纹识别模块、 用工需求和人才匹配度算法、 智能合约代码； 通过密码学运算模块产生非对称密钥对， 将公钥、 密码锁编号、 学习和实训记录类型、 用途、 范围、 所有者信息登记于区块链， 资产与身份信息进行绑定， 通过CA进行双重认证； 将用户数据和使用限制采用智能合约格式编写条款发布到区块链中登记； 联邦学习服 务器通过浏览区块链交易信息获得智能合约条款内容； 在每个区块链节点均设置联邦学习服务器， 均有本地的数据， 计算在本地完成， 只输出 计算结果， 学习模型和数据交换信息同样登记于区块链； 智能合约执 行结果记录同步到智能可信存 储设备； 使用者获得 数据的使用权的钥匙， 该钥匙可以是用于启动学习模型计算； 联盟链节点通过合约自动完成； 通过小程序， 使用钥匙发出申请对于自己的职业 等级进行评价； 密码锁通过密码学运 算模块验证使用者的签名， 识别使用者身份； 验证通过后， 通过逻辑控制模块驱动联邦学习执行单元， 并输出评价结果， 对职业能力 和岗位匹配度以及薪资水平进行评估。 2.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法， 其特征在 于： 硬件部 分包括存储单元、 视频图像输入单元、 视频图像输出单元、 指纹输入单元、 声音输 入单元、 声音输出单元。 3.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法， 其特征在 于： 联邦学习软件通过节点进行 更新。 4.根据权利要求1所述的一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法， 其特征在 于： 信息在区块链中均通过哈希算法进行加密。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113901497 A 2一种基于区块链和联邦学习 技术的人才评价 方法 技术领域 [0001]本发明属于计算机领域， 尤其是涉及一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价 方法。 背景技术 [0002]新型的创新人才培养模式， 多方参与而且培养过程多 阶段。 就需要跨组织的信息 化互通， 以及 多阶段的培训记录以及全程溯源。 需要跨组织之 间教学协同和数据共享， 涉及 的参与方众多， 且各自有信息系统， 如何在不同的学习， 授课以及实训场景中建立信息系统 间、 不同教育实施主体间的信任关系， 培训评价组织能够调用多方真实学习和实训的过程 数据， 建立真实可靠的人才评价标准和模型， 给出职 业能力等级的评价， 并颁 发相应等级的 职业资格 证书。 [0003]但是现在的学信网只是学历数据库， 并且提供网站查询的功能， 而培训评价的组 织是企业， 在测评、 设置职 业资格等级并不透明， 现在已经出现了卖证的作弊现象， 对于  1+ X证书制度的实施造成了负面影响， 所以现在的市场上需要一种能够避免这种卖证的方法， 避免人为评价中出现的非客观评价。 发明内容 [0004]本发明的目的是提供一种评价精准、 避免作弊的基于区块链和联邦学习技术的人 才评价方法， 尤其 适合1+X证书 项目。 [0005]本发明的技术方案是： 一种基于区块链和联邦学习技术的人才评价方法， 包括基 于微众银行FISCO ‑BCOS搭建1+X证书联盟链、 密码学运算模块、 联邦学习模块、 小程序、 存储 模块、 图像处理输入模块、 图像处理输出模块、 声音处理输入模块、 声音处理输出模块、 指纹 识别模块、 用工需求和人才匹配度算法、 智能合约代码； [0006]通过密码学运算模块产生非对称密钥对， 将公钥、 密码锁编号、 学习和实训记录类 型、 用途、 范围、 所有者信息登记于区块链， 资产与身份信息进行绑定， 通过CA进行双重认 证； [0007]将用户数据和使用限制采用智能合约格式编写条款发布到区块链中登记； [0008]联邦学习服 务器通过浏览区块链交易信息获得智能合约条款内容； [0009]在每个区块链节点均设置联邦学习服务器， 均有本地的数据， 计算在本地完成， 只 输出计算结果， 学习模型和数据交换信息同样登记于区块链； [0010]智能合约执 行结果记录同步到智能可信存 储设备； [0011]使用者获得 数据的使用权的钥匙， 该钥匙可以是用于启动学习模型计算； [0012]联盟链节点通过合约自动完成； [0013]通过小程序， 使用钥匙发出申请对于自己的职业 等级进行评价； [0014]密码锁通过密码学运 算模块验证使用者的签名， 识别使用者身份； [0015]验证通过后， 通过逻辑控制模块驱动联邦学习执行单元， 并输出评价结果， 对职业说　明　书 1/3 页 3 CN 113901497 A 3