[发明专利]一种不依赖梯度的聚类联邦学习方法及系统在审
| 申请号： | 202211422140.9 | 申请日： | 2022-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN115577360A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 徐旸;张益邦;谭运林;张程;谢鲲;唐卓;李肯立;张尧学 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F17/16;G06F18/22;G06F18/23;G06F18/214 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种不依赖梯度的聚类联邦学习方法及系统，本发明方法包括：客户端分别计算数据分布信息及相互的交集相似度并构造交集相似度向量；服务器收集交集相似度向量并构建相似度矩阵，对客户端进行聚类并执行模型训练，在服务器检测到模型的精度下降且确定恶意簇后，选择客户端来组成验证委员会并进行验证并投票将恶意模型排除、保留良性模型。本发明中服务器不需要依靠客户端的梯度信息进行聚类而是根据客户端的数据分布之间的交集相似度来进行聚类，避免了客户端的梯度信息泄露问题，保护了客户端的梯度安全，增强了聚类联邦学习过程中的安全性、可靠性、并且提高了训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 不依赖 梯度 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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