[发明专利]一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统在审
| 申请号： | 202310707082.2 | 申请日： | 2023-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN116882524A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 韩启龙;祝永杰;宋洪涛;卢丹;刘鹏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F21/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 韩丽娜 |
| 地址： | 150000 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统，涉及网络与信息安全技术领域。解决联邦学习场景中因服务器不可信而导致参与方隐私泄露的问题。所述方法包括：参与方选择隐私预算，隐私预算加密并发送给服务器；服务器接收隐私预算进行求和，服务器与参与方协作解密得隐私预算总和，并把总和发送给参与方；参与方将隐私预算与隐私预算总和相除得聚合权重；服务器把全局模型参数发送给参与方，根据参数进行训练获得本地模型；参与方将本地梯度与聚合权重相乘，之后进行梯度裁剪；对裁剪后参数进行扰动，并发送给服务器；服务器接收梯度参数并进行聚合生成全局模型。应用于隐私数据保护领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 满足 参与 个性化 隐私 保护 需求 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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