[发明专利]一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法在审
| 申请号： | 202110292473.3 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112926088A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 林思昕;孙哲;殷丽华;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： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00;G06N5/04 |
| 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： | 本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 博弈论 联邦 学习 隐私 策略 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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