[发明专利]基于拆分混洗的联邦学习方法、装置、设备和介质在审
| 申请号： | 202211074718.6 | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN115442036A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 徐玲玲;徐培明;林宇;蒋屹新;匡晓云 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;南方电网科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08;H04L9/30 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄卫萍 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于本地差分隐私和拆分混洗的联邦学习方法，联邦学习客户端首先在认证服务器中注册，在上传梯度信息之前，先使用隐私保护算法进行处理，然后对隐私保护梯度加密，生成一则消息发送给认证服务器。认证服务器对消息进行验证，验证完成后将梯度信息进行拆分混洗后发送给联邦学习服务器端，切断联邦学习服务器端中梯度信息与每一个联邦学习客户端的联系，增强隐私保护能力，同时保证模型的高性能。本发明使用指数机制的本地差分隐私，更好实现对梯度信息的差分隐私保护；然后将隐私保护梯度信息上传至认证服务器进行认证，保证梯度信息的正确性；最后将梯度信息上传至联邦学习服务器端之前，进行拆分混洗处理，提高隐私保护强度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 拆分 联邦 学习方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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