[发明专利]联邦学习中的隐私去重方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202210634395.5 | 申请日： | 2022-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN114722427B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 杨昱睿;蒋杰;刘煜宏;陈鹏;陶阳宇;范晓亮;程勇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种联邦学习中的隐私去重方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取第一数据集；将第一数据的第一数据标识发送至协助方设备，协助方设备存储的第二数据对应有索引关系；接收协助方设备发送的索引结果，索引结果是协助方设备在索引关系中基于第二数据标识对第一数据标识进行查询得到的结果，用于表示第一数据标识在索引关系中的排列次序；对索引结果进行聚合分析，得到第二数据集的数据去重统计结果。通过以上方式，能够在避免信息泄露的前提下，使得发起方设备无需获取协助方设备的对象数据，根据索引结果确定第二数据的部分数据信息。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 中的 隐私 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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