[发明专利]一种横向联邦学习系统中拜占庭节点的检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110851735.5 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113554182B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 郭晶晶;刘玖樽;魏林锋;黄斐然;刘志全 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/60;G06F18/241;G06F18/23 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种横向联邦学习系统中拜占庭节点的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：各参与方对自身本地模型进行加密得到加密本地模型并将其上传；将各参与方的加密本地模型进行加权求和操作，得到加密全局模型并下发至各参与方；各参与方对加密全局模型进行解密，并通过计算解密之后的全局模型与自身本地模型的差值得到其余参与方的聚合模型；各参与方计算其余参与方的聚合模型与自身本地模型的距离；基于各参与方发送的距离构造模型距离向量，计算模型距离向量中的异常点完成异常参与方检测。本发明能够实现联邦学习系统存在拜占庭参与方的情况下仍能得到精度较高的全局模型，从而提高联邦学习系统的鲁棒性以及学习结果的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 横向 联邦 学习 系统 拜占庭 节点 检测 方法 | ||
【主权项】：
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