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。
金色相对论 | 徐义吉：希望2020年能有减半行情:在今日的金色相对论中，星云链创始人徐义吉发言指出：我希望2020年能有减半行情，这样对于行业的帮助很大，因为有了财富效应，更多优秀的人才会进入来帮助行业发展。行情其实有非常大的不确定性，对于大家来说，我建议还是用闲钱投资，用自己的兴趣和专注找到自己在行业的发展机会。[2020/1/22]
多方计算网络
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。
行情 | 金色盘面分析师：XRP短线上涨:XRP在支撑位0.42美元处快速拉涨，涨幅5.88%，上方阻力关注前高0.47美元。[2018/8/1]
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。
金色快评?| 大多数上市公司区块链只是包装噱头:广电运通日前在回复监管问询函时表示，目前运通区块链暂时没有产生直接的业务收入，并提示了可能面临的四类经营风险：一、项目收入不达预期；二、区块链技术短期市场项目拓展受限；三、行业竞争加剧；四、人员较少且人力成本较高的风险。根据算力智库日前发布的《2018“区块链+”上市公司研究报告》，目前仅在A股市场就已有88家上市公司涉足区块链领域。但是，区块链技术作为一项新兴技术，必然存在着投入成本高，未来结果不确定的特点。而现行的制度安排显然不利于上市公司进行高风险投资。按照监管政策要求，上市公司如果出现连续2年亏损，就将被给以ST处理。在此背景下，很多上市公司对新技术和创新模式的尝试只能是浅尝辄止，甚至只是停留在概念炒作阶段。以广电运通为例，其在区块链领域的全部投资只有1000万元，员工不过16人。这和某些区块链项目动辄上亿元的融资规模完全不可同日而语。因此，如果在制度层面不做根本改变，区块链对绝大多数上市公司来说，只能是“鸡肋”和噱头。[2018/7/12]
区块链网络
金色财经讯:比特币硬件公司21 Inc近日宣布，将不再进行比特币硬件研发业务，转型发展社交网络，并将公司名称改为Earn.com。据悉，该公司曾融资1.16亿美元，截至目前，21 Inc仍留有大量资本，而新发布的代币并非用于筹资目的。[2017/10/31]
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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