[发明专利]一种具有差分隐私保护的联邦学习模型训练方法在审
| 申请号： | 202111040480.0 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113762525A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 谢晓兰;郭杨;刘亚荣 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/62;G06F21/60;G06F11/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种具有差分隐私保护的联邦学习模型训练方法，所述具有差分隐私保护的联邦学习模型训练方法如图1所示，包括如下步骤：建立模型和终端的连接，选择学习模型，建立模型与终端服务器的联系；模型的区分与分发，对模型进行样本级别和用户级别的区分，终端服务器将区分后的模型按照标准选择参与本轮联邦学习的设备；进行本地训练；建立隐私保护；更新全局模型；监控和反馈，数据备份记录。将模型分类进行差分隐私保护，提高对数据的保护效果；监控和反馈模块，监测数据是否存在隐私泄露，减少信息的泄露，便于隐私保护机制的维护和更新；数据备份，避免终端掉线影响数据的传输，提高训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 隐私 保护 联邦 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于桂林理工大学，未经桂林理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111040480.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
