[发明专利]基于信誉评估的抗拜占庭攻击的去中心化学习方法及系统在审
| 申请号： | 202310953891.1 | 申请日： | 2023-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN116862021A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 杨明;张恒;吴晓明;孔凡玉;王鑫;梁艳;穆超;陈振娅;王雪丽;徐硕 | 申请（专利权）人： | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心）;齐鲁工业大学（山东省科学院） |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于信誉评估的抗拜占庭攻击的去中心化学习方法及系统，涉及人工智能与信息安全交叉技术领域，该方法包括：基于获取的分布式网络中各个节点的训练数据，通过不断迭代训练实现去中心化学习，其训练过程中：分布式网络中的每一节点获取自节点的邻居节点当前轮次的局部参数，以此计算每一邻居节点当前轮次的信誉贡献值和信誉损失值，确定信誉有效值，进而确定自节点及其每一邻居节点的全局历史信誉值；基于全局历史信誉值为自节点及其每一邻居节点分配权重，进而更新自节点的局部参数并发送至邻居节点。本发明构建信誉评估机制，建立全局历史信誉值模型，通过权重分配，降低拜占庭攻击的影响，达到保护学习模型的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信誉 评估 拜占庭 攻击 中心 化学 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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