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[发明专利]一种面向联邦的联邦的模型训练方法以及分类方法-CN202211188985.6在审
发明人：陈益强;卢旺;秦欣 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向联邦的联邦的模型训练方法，用于多个子联邦的子联邦模型训练，其中，每个子联邦是由同一组织的多个客户端构成的联邦，该方法包括：S1、在每个子联邦利用该子联邦的训练集在本地初始化训练其子联邦模型，其中，不同子联邦对应的子联邦模型的分类空间相同；S2、按照预定的传递顺序将前一个子联邦的子联邦模型传递给相邻的下一个子联邦，分别进行多轮联邦训练，得到含有公共知识的子联邦模型；S3、将含有公共知识的子联邦模型传递给每一个子联邦作为最终的教师模型，每个子联邦分别利用最终的教师模型的知识和本地的训练集训练其子联邦模型以得到每个子联邦最终的子联邦模型。
一种面向联邦模型训练方法以及分类

[发明专利]基于区块链的联邦学习设备、方法和系统-CN202280016587.8在审
发明人：马丽萌;王达;杨爱东;欧阳晔 -专利权人：亚信科技（中国）有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本公开涉及基于区块链的联邦学习设备、方法和系统。提出了一种用于基于区块链的联邦学习的电子设备，包括处理电路，被配置为获取来自联邦学习节点的第一联邦学习相关信息；使得经由区块链基于所述第一联邦学习相关信息，验证联邦学习节点是否能够参与联邦学习；以及将指示能够参与联邦学习的联邦学习节点的指示信息告知联邦学习侧，从而被指示能够参与联邦学习的联邦学习节点能够基于联邦学习进行数据处理。
基于区块联邦学习设备方法系统

[发明专利]一种用户信用评估方法、联邦学习系统、装置和设备-CN202310147860.7在审
发明人：李翔;刘坤;王强;姜山;刘艺;杨国利;秦伟;郑奇斌 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种用户信用评估方法、联邦学习系统、装置和设备，应用于联邦学习系统，该系统包括联邦服务器和多个联邦参与者，包括：联邦服务器根据联邦学习目标任务，编制联邦学习数据需求，联邦学习数据需求中的每个局部数据特征需求的需求数据格式为联邦学习目标任务规定的联邦学习所用的数据结构；多个联邦参与者根据接收到的局部数据特征需求，生成对应的OBDA映射文件，根据该OBDA映射文件，得到符合需求数据格式的局部数据特征；多个联邦参与者和联邦服务器利用局部数据特征，基于全局联邦学习模型，进行迭代训练，得到目标联邦学习模型；将待评估用户的数据输入任一的联邦参与者中的目标联邦学习模型，得到对该用户的信用评估结果。
一种用户信用评估方法联邦学习系统装置设备

[发明专利]基于监管机构的多方联邦学习系统、方法、设备及介质-CN202211511123.2在审
发明人：申超波;张国庆;王圣博;何煜;王立 -专利权人：广发银行股份有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明涉及数据安全技术领域，尤其涉及一种基于监管机构的多方联邦学习系统、方法、设备及介质，包括监管机构中心节点、通讯节点以及联邦参与节点，监管机构中心节点通过通讯节点管理控制各联邦参与节点；监管机构中心节点用于对至少两方联邦参与节点间的通信进行权限控制、信息转发、流量控制和日志记录；还用于对新联邦参与节点的加入进行管理控制；联邦参与节点用于基于联邦需求发起联邦请求以及在至少两方联邦参与节点建立联邦后，进行联邦计算、加密和结果汇总任务。本发明提供的以监管机构为中心节点的联邦网络架构，很好地解决了中心节点安全可控问题，且支持任意至少两方联邦参与节点的直接联邦联合建模，更方便扩展新联邦参与节点。
基于监管机构多方联邦学习系统方法设备介质

[发明专利]联邦学习方法、系统、终端设备及存储介质-CN201910647743.0有效
发明人：程勇;刘洋;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习方法、系统、终端设备及存储介质，该联邦学习方法包括：获取输入接口所接收到的联邦学习请求；根据所述联邦学习请求组建联邦学习联盟；提取所述联邦学习联盟中各联盟成员的成员信息；基于所述成员信息构建联邦学习模型，并对所述联邦学习模型进行管理。本发明无需提出联邦学习请求的企业实地逐一的向其他企业进行沟通，以说服其他企业作为自己的合作伙伴构建联邦学习模型，节省了希望进行联邦学习的企业构建联邦学习模型过程中的人力、物力和时间资源，降低了联邦学习模型构建的成本
联邦学习方法系统终端设备存储介质

[发明专利]基于最优联邦方选择的联邦学习方法、设备及系统-CN202210465770.8在审
发明人：马兴敏;蒋鑫龙;陈益强;杨晓东;赵绪浩;李宜兵 -专利权人：济南中科泛在智能计算研究院
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04L67/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于最优联邦方选择的联邦学习方法及系统，所述方法包括：获取所有联邦方计算设备的数据集元信息，存放至联邦方状态数据库中；接收数据使用方提交的数据集选择指令；其中，被选择的数据集用于执行本次联邦训练任务；根据数据使用方所选择的数据集以及联邦方状态数据库中的信息，采用最优联邦方计算设备选择算法，选择若干个联邦方计算设备进行本次联邦学习任务；判断被选择的各个联邦方计算设备的工作状态，若工作状态正常，就生成配置文件，并将配置文件发送给联邦方计算设备，联邦方计算设备根据配置文件进行联邦训练，输出联邦训练后的模型，将联邦训练后的模型反馈给数据使用方；若工作状态不正常，就返回上一步。
基于最优联邦选择学习方法设备系统

[发明专利]自适应蜂窝基站联邦形成方法、联邦学习方法及装置-CN202310024302.1在审
发明人：林尚静;李子怡;庄琲;李月颖;张春红;朱新宁;胡铮;陈远祥 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明提供一种自适应蜂窝基站联邦形成方法、联邦学习方法及装置，根据基站数据的分布进行初始聚类形成初始联邦，采用中心性原则在初始联邦选取联邦领导者基站，由联邦领导者基站通过粒子群优化算法动态选择联邦参与者基站，通过引入联邦学习任务指定过程中的性能参数计算适应度值进行求解，能够实现选择得到的联邦参与者基站能够实现联邦学习性能整体最优，使得移动通信中蜂窝基站之间非独立分布的数据也能实现高效利用，完成联邦学习任务
自适应蜂窝基站联邦形成方法学习方法装置

[发明专利]基于区块链的联邦建模方法及装置-CN202110599095.3在审
发明人：狄潇然;张岩;王鹏程;张亚泽;李瑞男 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的联邦建模方法及装置，涉及区块链技术领域。该方法包括通过发布联邦模型训练任务及训练联邦模型的数据规范；接收第二参与节点发送的联邦模型训练数据；对第二参与节点发送的联邦模型训练数据进行检验；在第二参与节点发送的联邦模型训练数据检验通过时，根据联邦模型训练数据构建及训练联邦模型本发明通过发布联邦模型训练任务及训练联邦模型的数据规范，接收其它参与节点发送的联邦模型训练数据，在其它参与节点发送的联邦模型训练数据校验通过时，利用其它参与节点发送的联邦模型训练数据构建及训练联邦模型，
基于区块联邦建模方法装置

[发明专利]一种基于目的隐藏的联邦学习方法及其系统-CN202111544694.1在审
发明人：唐飞;梁世凯;凌国玮 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明属于联邦学习领域，具体涉及一种基于目的隐藏的联邦学习方法及其系统，该方法包括：第一联邦机构和第二联邦机构构建联邦学习系统；第一联邦机构和第二联邦机构基于构建的联邦学习系统对各自的数据执行改进的样本对齐协议，得到对齐的数据碎片；第一联邦机构采用安全比较大小协议对对齐的数据碎片进行筛选，得到筛选后的数据对齐碎片；第一联邦机构和第二联邦机构基于筛选后的数据对齐碎片构建共享联合模型；第一联邦机构和第二联邦机构共享模型参数，完成数据共享；本发明借助特征数据和样本数据的不可区分性，能够解决联邦学习业务建模中目的隐私泄露问题，特别的是面向医疗数据共享情况下，多需求、高隐私的联合建模困难问题。
一种基于目的隐藏联邦学习方法及其系统

[发明专利]一种Agent联邦快速设计流程建模方法-CN201110371706.5无效
发明人：苑明海;白颖;纪爱敏;丁月 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2011-11-21 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种Agent联邦快速设计流程建模方法，其包括三类Agent联邦和黑板系统，三类Agent联邦分别为：设计Agent联邦、控制Agent联邦和领域服务Agent联邦；设计Agent联邦是整个系统的核心负责从概念设计到设计结束的全过程，包括：各模块的设计Agent联邦、产品设计Agent联邦等；控制Agent联邦负责协调系统中各Agent联邦的活动，以及和用户的交互；领域服务Agent联邦提供各联邦所需的知识、数据和规则等资源。本发明利用Petri网对快速设计各阶段的任务冲突、设计冲突、资源冲突和成本冲突进行建模和分析；分析冲突协调的模型，用模糊Petri网进行协调过程中的推理；在以上建模和分析的基础上，建立Agent联邦快速设计整个流程的详细模型，为Agent联邦快速设计提供了一个从任务分配到生成图纸的设计框架。
一种 agent 联邦快速设计流程建模方法

[发明专利]基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备-CN202111369304.1在审
发明人：彭长根;黄湘洲;丁红发;田有亮;樊玫玫 -专利权人：贵州大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备，方法包括：模拟待检测联邦学习系统的联邦模型训练过程；在联邦模型训练过程中，随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击；对受到模拟攻击之前的联邦模型和受到模拟攻击之后的联邦模型分别进行仿真，并将仿真结果进行对比生成对比结果；根据对比结果判断待检测联邦学习系统的安全性能。本申请中在待检测联邦学习系统进行模型训练的过程中随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击来评测待检测联邦学习系统的安全性能，可以提前了解待检测联邦学习系统到对于重放攻击的防御程度，从而及时做出改进和完善。
基于联邦学习系统安全漏洞检测方法设备

[发明专利]一种基于特征原型的联邦增量学习方法-CN202210502976.3在审
发明人：张浩东;杨柳;刘冠中;刘畅 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征原型的联邦增量学习方法：联邦服务器制定任务计划，根据任务要求选择联邦增量学习的参与者；联邦服务器将任务计划及全局特征原型发送给选择出的联邦参与者；各联邦参与者接收到联邦服务器发送的训练计划及全局特征原型，利用本地数据进行增量学习，分别生成各类别本地特征原型；各联邦参与者上传本地特征原型至联邦服务器；联邦服务器通过原型聚合的方式生成服务器端的全局特征原型；以上为单次联邦增量学习迭代过程，联邦服务器循环执行上述过程本发明通过共享特征原型的方式，解决了联邦增量学习问题中的模型异构问题，减少了通信开销，提升了学习效率，并加强了对联邦参与者的隐私保护。
一种基于特征原型联邦增量学习方法

[发明专利]联邦模型参数确定方法、装置、设备及存储介质-CN202010155526.2在审
发明人：鞠策;高大山;魏锡光 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦模型参数确定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标模型的多个参数，并对多个参数随机编码组合处理，得到多组第一参数编码分别对目标模型执行联邦学习过程，得到多个联邦模型，确定多个联邦模型的准确率；若多个联邦模型中准确率符合预设条件的联邦模型不收敛，基于多个联邦模型的准确率，从多组第一参数编码中选取多组第二参数编码进行交叉变异处理，得到多组第三参数编码再对目标模型执行联邦学习过程；若多个联邦模型中准确率符合预设条件的联邦模型收敛，确定收敛的联邦模型对应的第一目标参数编码组，将第一目标参数编码组对应的第一目标参数确定为联邦模型参数。以提高联邦模型对不同场景预测的准确性。
联邦模型参数确定方法装置设备存储介质

[发明专利]基于FM和深度学习的跨特征联邦营销建模方法及装置-CN202110958207.X在审
发明人：朱帆;张宇;孟丹;李宏宇;李晓林 -专利权人：同盾科技有限公司;同盾控股有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：本公开提供一种基于FM和深度学习的跨特征联邦营销建模方法及装置，包括联邦发起方和联邦参与方基于本地的初始营销特征，获取第一特征；联邦发起方和联邦参与方根据初始营销特征和第一特征，获取第二特征；联邦发起方和联邦参与方根据第一特征和第二特征，获取本地FM模型的输出结果；联邦发起方和联邦参与方根据第二特征，获取本地深度模型的输出结果；联邦参与方根据的第二特征，获取第三特征；联邦参与方将本地FM模型的输出结果、本地深度模型的输出结果以及第三特征发送给联邦发起方；获取全局FM模型的输出结果；获取全局深度模型的输出结果；得到联邦营销模型的输出结果。
基于 fm 深度学习特征联邦营销建模方法装置

[发明专利]一种HLA联邦成员的动态部署分配方法-CN201611102362.7有效
发明人：周敏;梅铮 -专利权人：北京仿真中心
申请日： 2016-12-05 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种HLA联邦成员的动态部署分配方法，包括：S1、在联邦对象模型中增加动态部署分配信息，生成联邦对象模型文件，动态部署分配信息包括联邦成员初始化交互类和相应的复杂数据结构以及交互类参数；S2、从外部信息中获取当前联邦的所有初始状态的实体模型并将实体模型分配到不同的联邦成员中，将映射信息存入映射匹配表中，同时将映射信息填入联邦成员初始化交互类并将联邦成员的动态部署分配信息发送至联邦成员；S3、集成了分配的实体模型的联邦成员根据收到的联邦成员的动态部署分配信息，匹配不同类型的实体模型的初始状态信息，并在联邦成员运行时调用正确类型的实体模型。本发明具有灵活、动态的联邦成员部署分配特性。
一种 hla 联邦成员动态部署分配方法

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