[发明专利]一种神经网络训练中不完整数据的隐私保护方法及系统在审
| 申请号： | 202210664896.8 | 申请日： | 2022-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN115033903A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 张明武;刘沣啸 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络训练中不完整数据的隐私保护方法及系统，参与者包括可信的第三方TA、数据提供者DP、云服务器CS；假设有T个参与训练的数据提供者DP，可信机构TA为每个DP生成并分发密钥，不参与任何计算。DP拥有一个专用数据集，希望与其他参与者在任意划分的数据集上进行协作式的神经网络学习，通过接入云端保持在线。DP之间不会向TA以外的任何参与方披露各自的隐私数据。DP也不允许CS了解原始数据集和训练的中间结果等敏感信息。本发明让云服务器CS对加密后的数据集进行填补，于神经网络中进行训练，直至满足终止条件。本发明不仅保证了神经网络中分布式训练时数据的隐私，且具备良好的通信和运算效率，同时拥有较高的扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 训练 完整 数据 隐私 保护 方法 系统 | ||
【主权项】：
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