[发明专利]一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法有效
| 申请号： | 202110292470.X | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112949865B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 万俊平;殷丽华;孙哲;那崇宁;李丹;李超;罗熙;韦南 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;广州大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/62;G06F21/60 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sigma 协议 联邦 学习 贡献 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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