[发明专利]一种协作学习场景下基于噪声扰动的隐私保护方法和系统在审
| 申请号： | 202310302147.5 | 申请日： | 2023-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN116186780A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 胡胜山;陆建荣;李明慧;王乙臣;薛潞潞 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) 42233 | 代理人： | 宋业斌 |
| 地址： | 430074 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种协作学习场景下基于噪声扰动的隐私保护方法，其采用两个主要措施来实现隐私保护语模型性能之间的有效权衡。一方面设计一种新的梯度裁剪方式，将每一个梯度参数都视为隐私保护对象进行处理，然后再对裁剪后的梯度参数进行噪声扰动。另一方面使用偏差纠正机制来在本轮更新的参数中纠正前面累积的偏差，从而在不影响通信效率与隐私的前提下保障了模型的性能。本发明的优点在于，它不仅可以保护参与方的隐私，还可以在不牺牲模型性能的情况下提高训练效率和准确性，从而实现协作学习的安全性和可用性的双赢。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 协作 学习 场景 基于 噪声 扰动 隐私 保护 方法 系统 | ||
【主权项】：
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