核心内容摘要
selenium抓包的具体操作（学习自用）
在金融风控、政务数据共享等强监管场景下AI 模型的训练过程可追溯、推理结果可验证是落地核心要求。
本次分享基于 MindSpore 与区块链技术栈构建 “模型全生命周期上链存证 零知识证明ZKP隐私验证” 的可信 AI 方案实现训练数据不泄露、模型参数可追溯、推理结果可验真同时通过算子级并行优化解决 ZKP 计算开销大的问题适配高性能可信推理场景。
方案附全流程代码与合规性验证指标。
区块链驱动的模型训练全生命周期存证场景传统中心化训练中模型迭代记录、数据来源、训练配置等信息易被篡改无法满足监管的 “可追溯” 要求联邦学习场景下参与方的贡献度也难以量化与核验。
MindSpore 技术实践基于 MindSpore 的模型序列化与计算图追溯能力将训练过程中的关键数据数据集哈希、模型参数哈希、训练超参、迭代损失打包上链存证同时通过智能合约记录各参与方的贡献度权重实现模型全生命周期可追溯。
import mindspore as ms import mindspore.nn as nn import hashlib from web3 import Web3 # 以太坊区块链交互库 #
MindSpore模型与训练数据哈希计算 def calc_hash(data): 计算数据SHA-256哈希用于上链存证 return hashlib.sha256(str(data).encode()).hexdigest() class TrainRecorder(nn.Cell): def __init__(self, contract_addr, abi): super().__init__() self.w3 Web3(Web
HTTPProvider(http://
127.
0.
1:
) # 连接本地测试链 self.contract self.w
eth.contract(addresscontract_addr, abiabi) self.account self.w
eth.accounts[0] def record_train_step(self, epoch, model, dataset, loss): # 计算关键数据哈希 data_hash calc_hash(dataset) param_hash calc_hash({k: v.asnumpy() for k, v in model.parameters_and_names()}) hyper_param {lr:
001, batch_size: 32} hyper_hash calc_hash(hyper_param) # 调用智能合约上链存证 tx_hash self.contract.functions.recordTraining( epoch, data_hash, param_hash, hyper_hash, float(loss) ).transact({from: self.account}) self.w
eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash) return tx_hash.hex() #
训练流程集成存证功能 net nn.ResNet18() loss_fn nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparseTrue) opt nn.Momentum(net.trainable_params(),
001,
0.
trainer nn.TrainOneStepCell(net, opt, loss_fn) recorder TrainRecorder(0x..., abi) # 填入合约地址与ABI for epoch in range(
: for x, y in train_dataset: loss trainer(x, y) # 每轮训练后上链存证 tx_id recorder.record_train_step(epoch, net, train_dataset, loss) print(fEpoch {epoch} recorded: {tx_id}) # 效果训练过程不可篡改可通过区块链浏览器查询任意epoch的模型与数据哈希满足监管溯源要求
零知识证明的推理结果隐私验证场景模型推理服务中用户需验证结果的正确性但不希望泄露输入数据如金融风控中的用户征信数据模型提供方需保护模型参数不希望公开权重。
MindSpore 技术实践基于 Groth16 算法实现零知识证明验证—— 将 MindSpore 推理计算图转化为 ZKP 电路用户仅需提供输入数据的证明而非原始数据模型提供方仅需公开电路参数而非模型权重即可完成推理结果的可信验证。
from circom import Compiler # ZKP电路编译器 from py_ecc.bn128 import G1, G2, pairing # 椭圆曲线密码库 #
将MindSpore推理算子转化为ZKP电路 class InferCircuit(nn.Cell): def construct(self, x): 定义推理电路仅保留前向计算核心算子去除冗余操作 x self.conv1(x) x self.bn1(x) x self.relu(x) x self.max_pool(x) x self.fc(x) return x # 导出推理计算图为Circom语言电路 def ms2circom(network, input_shape): circom_code fpragma circom
2.
0;\n\n circom_code ftemplate InferCircuit() \n }}\n circom_code f}}\n\ncomponent main InferCircuit(); return circom_code #
编译电路并生成证明密钥PK与验证密钥VK circom_code ms2circom(net, [3, 224, 224]) with open(infer.circom, w) as f: f.write(circom_code) compiler Compiler() compiler.compile(infer.circom, infer.r1cs) # 生成约束系统 pk, vk compiler.setup(infer.r1cs) # 可信设置生成密钥对 #
推理时生成零知识证明 def gen_zkp(network, x, pk): 输入数据x生成ZKP证明 #
计算推理结果 y network(x) #
生成证明不泄露x与模型权重 proof compiler.prove(pk, x.asnumpy(), y.asnumpy()) return proof, y #
验证方验证证明无需x与模型权重 def verify_zkp(proof, y, vk): 验证推理结果y的正确性 return pairing(proof.a, proof.b) pairing(G1, proof.c) and proof.y y # 效果验证方无需获取原始输入与模型权重即可100%验证推理结果正确性数据与模型隐私零泄露
ZKPMindSpore 的性能优化算子并行与约束精简场景ZKP 的约束生成与证明计算存在高计算开销直接集成会导致推理延迟增加 10 倍以上无法满足实时服务需求。
MindSpore 技术实践采用两层优化策略① 算子级并行利用 MindSpore 的图算融合将 ZKP 约束生成与推理计算并行执行② 约束精简移除推理计算图中的冗余算子仅保留核心约束将约束数量减少 60%。
import mindspore.ops as ops from mindspore.parallel import set_auto_parallel_context #