PaddleDTX是一个基于分布式存储的分布式机器学习技术解决方案。可以解决海量私有数据需要的安全存储和交换难题，可恶意帮助各方突破数据孤岛，实现数据价值最大化。
PaddleDTX的计算层是一个由三种节点组成的网络：Requester、Executor和DataOwner。训练样本和预测数据集存储在由DataOwner和Storage节点组成的去中心化存储网络中。这种去中心化的存储网络和计算层由底层区块链网络支持。
金色午报 | 4月21日午间重要动态一览:7:00-12:00关键词：新冠肺炎、原油大跌、Topaz、DeFi
1.全球新冠肺炎确诊病例超过240万例。
2.布伦特原油期货跌破27美元/桶。
3.陈宝山：法定数字货币是目前人类正在攻关的重要课题。
4.北大副教授：2020年将因数字货币等刻入历史坐标。
5.以太坊2.0测试网Topaz已超2万个验证节点参与。
6.江苏银行年报：将对区块链等技术持续深入研究。
7.MakerDAO社区讨论增加LINK作为抵押物。
8.警惕DeFi项目上的ERC777代币风险。
9.近一周Tether新增印钞3.6亿USDT。[2020/4/20]
多方计算网络
金色财经3月6日挖矿收益数据播报:金色财经报道，据印比特数据显示，按照BTC参考价格63400元、电价0.38元/kWh计算，当前在售主流BTC矿机的市场价格及回本周期为：芯动T3+-57T（全新现货9500元，346天回本）、神马M20S-68T（全新现货11950元，291天回本）、阿瓦隆1066-50T（全新现货5650元，246天回本）、蚂蚁S17+-67T（3月份期货12600元，278天回本）。[2020/3/6]
Requester是有预测需求的一方，Executor是DataOwner授权获得样本数据访问许可的一方，用于可能的模型训练和结果预测。多个Executor节点组成一个SMPC网络。Requester节点将任务发布到区块链网络，Executor节点授权后执行任务。Executor节点通过DataOwner获取样本数据，后者为数据的信任背书。
分析 | 金色盘面：xrp触底反弹 关注日线背离:金色盘面分析：经过昨天市场现恐慌性抛售，很多标的都出现了技术反弹需求，XRP日线MACD出现了背离现象，这里降速比较明显，如果继续拉升有望迎来日线级别的反弹机会。近期市场波动加剧，提醒投资者谨慎判断，做好风控。[2018/9/13]
SMPC网络是支持并行运行的多个分布式学习过程的框架。未来将支持垂直联邦学习和水平联邦学习算法。
去中心化存储网络
一个DataOwner节点处理自己的私有数据，在这个过程中使用了加密、分段和复制相关的算法，最后将加密的分片分发到多个Storage节点。Storage节点通过回答DataOwner产生的挑战来证明它诚实地持有数据片段。通过这些机制，可以在不侵犯任何数据隐私的情况下安全地维护存储资源。
分析 | 金色盘面：ETC短线获得支撑后再次冲高:金色盘面综合分析： ETC在18.0美元上方获得支撑后再次冲高，注意关注能否突破阻力20.0美元，注意交易风险的控制。[2018/8/7]
区块链网络
训练任务和预测任务将通过区块链网络广播到Executor节点。然后所涉及的Executor节点将执行这些任务。DataOwner节点和Storage节点在监控文件和节点健康状态时，以及副本持有证明的challenge-answer-verify过程中，通过区块链网络交换信息。
目前，XuperChain是PaddleDTX支持的唯一区块链框架。
垂直联邦学习
PaddleDTX的开源版本支持垂直联邦学习算法，包括两方线性回归、两方逻辑回归和三方DNN。DNN的实现依赖于PaddleFL框架，PaddleFL提供的所有神经网络模型都可以在PaddleDTX中使用。未来更多算法会开源，包括多方VFL和多方HFL算法。
训练和预测步骤如下所示：
运作原理
样品准备
FL任务需要指定将用于计算或预测的示例文件，这些文件存储在去中心化存储系统中。在执行任务之前，执行者需要从XuperDB中获取自己的示例文件。
样品对齐
VFL训练和预测任务都需要样本对齐过程。即使用所有参与者的ID列表查找样本交叉点。训练和预测是在相交的样本上进行的。该项目实施了PSI来进行样本对齐，而不会泄露任何参与者的ID。
训练过程
模型训练是一个迭代过程，它依赖于两个奇偶校验样本的协同计算。参与者需要在许多训练时期交换中间参数，以便为每一方获得适当的局部模型。
为确保每个参与者数据的机密性，Paillier密码系统用于参数加密和解密。Paillier是一种加法同态算法，它使我们能够直接对密文进行加法或标量乘法。
预测过程
预测任务需要模型，因此需要在预测任务开始前完成相关的训练任务。模型单独存储在参与者的本地存储中。参与者使用自己的模型计算局部预测结果，然后收集所有部分预测结果以推导出最终结果。
对于线性回归，可以在收集所有部分结果后执行去标准化过程。这个过程只有有标签的一方才能完成。所以所有的部分结果都会被发送给有标签的一方，它会推导出最终结果并将其作为文件存储在XuperDB中供请求者使用。
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