【摘要】[目的/意义]预测建模是数据挖掘的基础任务之一,当前基于信息保护的预测模型大多建立在一个中心化的架构之下,因而不可避免地存在一些安全性和鲁棒性漏洞。因此尝试一种新的、去中心化的预测建模方法,能够兼具敏感信息保护和数据处理能力,无论对跨机构互操作还是对国家层面的信息安全与共享服务,均有重要的意义。[方法/过程]文章提出了一个新的预测模型架构——模型链,将基于信息保护的在线机器学习与私有区块链网络技术相互整合,应用交易元数据传递局部模型,并提出一种新的信息证明算法以确定在线学习进程的执行顺序。[结果/结论]在