[发明专利]基于联邦学习的流量审计方法、设备、存储介质在审
| 申请号： | 202110742038.6 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113434474A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 黄晨宇;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/17 | 分类号： | G06F16/17;G06F16/16;G06F16/951;G06N20/20 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 尹长斌 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于联邦学习的流量审计方法、装置、设备、存储介质，该方法包括训练节点生成私钥和公钥，根据公共随机参数和私钥，将公钥、随机选取的目标原始数据包和通过VRF函数生成的参考随机数和证明文件发送至监控节点；监控节点抓取训练数据包，通过Ver ifyVRF函数得到检验随机数，当检验随机数与目标原始数据包所对应的参考随机数相匹配，根据目标原始数据包的传输顺序确定目标训练数据包，通过数据包的对比得到训练节点的流量审计结果。根据本发明实施例提供的方案，能够利用VRF函数和Ver ifyVRF函数实现随机抽检的验证，避免训练节点预先得知被抽检的数据，有效提高了流量审计的可靠性，而且只需要一次开销发送相关数据，有效减少了通信资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 流量 审计 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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