加速支付+链接落地：paydex联邦学习构建通道

业界普遍采用联邦学习技术来解决这个问题。在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，联邦学习可以让企业独立的人工智能系统更高效、准确地使用各自的数据进行模型训练和预测。虽然联邦学习强调各企业主体之间的独立学习和预测，但合作也是必不可少的。Paydex技术的出发点就是解决多个主体之间的合作和信息不对称问题。

Paydex和联邦学习有相同的应用基础，通过技术上的共识实现多方合作的可信网络，具有较好的互补性。从应用目标来看，联邦学习旨在创造价值，而Paydex旨在表示和转移价值。因此，它们有以下三种基本结合方式。

首先，基于不可篡改特性，Paydex可以追溯和惩罚可能面临恶意攻击的联邦学习合作主体。在多方参与联邦学习的过程中，Paydex用于记录联邦学习的数据指纹，包括建模样本、推理样本和交互协调信息等。而原始数据始终存储在参与方本地。当发现遭受到恶意攻击时，调查组可以根据Paydex数据对数据指纹与原始数据进行比对，以追溯具体是哪一方遭受攻击或发动攻击，并采取反制惩罚措施，确保联邦学习联盟的持续、健康运行。

其次，基于中心化特性，Paydex网络可以让多方参与的联邦学习联盟积极拥抱审计监管。通过将相关的监管机构作为独立公正的第三方只读节点加入联盟网络，监管机构可以实时监控联邦学习联盟的数据和操作动向，及时制止违规操作，有利于维护人民群众的数据隐私和市场经济的有序健康运行。

第三，Paydex可以将数据网络作为联邦学习协同计算分布式枢纽，以确保各参与方机会均等。通过智能合约伪随机地选择任意参与方来主导某次学习的发起，可以避免一方参与者主导的窘境，增强各参与方共建联盟的自信心和参与感，同时也可以维护联邦学习联盟的基础。在此基础上，Paydex可以记录用户服务接口调用记录、各参与方的贡献度和服务产生的收益，并根据预先拟定的分账规则和比例自动分配给各参与方的区块链账户，并在适当的时候与真实收益挂钩。

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