[发明专利]一种大规模物联网联邦学习隐私保护方法及系统在审
| 申请号： | 202210916122.X | 申请日： | 2022-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN116055081A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张文源;吴广君;李军;李斌斌;孙嘉伟 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L9/32;H04L67/10;H04L67/12 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大规模物联网联邦学习隐私保护方法及系统。本发明使用基于区块链的支付激励方法来迫使矿工和机构诚实行事，从而加快联邦学习收敛；此外，考虑到现实网络环境中矿工存在断网现象，导致共识协议中断，影响收敛速度，本发明设计了基于PVSS的鲁棒权益证明共识来解决这一问题。实验表明，本发明的激励机制能够提高预测的准确性，降低参与者不诚实的可能性；且本发明提出的架构可以很好的具有鲁棒性地保护设备隐私。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 联网 联邦 学习 隐私 保护 方法 系统 | ||
【主权项】：
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