[发明专利]增强隐私保护的多中心联邦学习方法及计算机设备在审
| 申请号： | 202210688797.3 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115062323A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 王小伟;张旭;吴睿振;孙华锦;王凛 | 申请（专利权）人： | 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 张涛;赵翠清 |
| 地址： | 250000 山东省济南市中国（山东）自由贸*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种增强隐私保护的多中心联邦学习方法，该方法包括：客户端接收由服务器生成Paillier算法密钥{n,g,λ}中的公钥{n,g}；客户端接收由服务器建立的全局参数模型，对客户端归类，并对归类信息和模型参数进行加密发送到服务器进行计算和解码；对客户端分组，由客户端接收模型参数并调整归类，然后对归类信息和梯度参数或者模型参数进行加密，并在组内在密文上进行初步聚合后发送至服务器，由服务器解密后做进一步聚合，得出新一轮的模型参数。该方法将Paillier加密方法和保密的欧几里得距离计算方法推广到实数范围，并通过对模型参数或者梯度参数以及类别信息进行加密并在密文上进行计算的方式增强隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 增强 隐私 保护 中心 联邦 学习方法 计算机 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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