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- [发明专利]一种知识图谱的联邦学习装置及方法-CN202310674594.3在审
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汤克云;徐炽明;高俊杰;徐荣文
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京信数据科技有限公司
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2023-06-07
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2023-09-15
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G06N3/098
- 本发明公开一种知识图谱的联邦学习装置及方法,联邦学习装置包括参与方、仲裁方、联邦学习、知识图谱和隐私知识图谱,参与方指联邦学习计算任务中的真实需求方,仲裁方指联邦学习计算任务中的协调者,联邦学习作为参与方之间实现联邦学习的入口,知识图谱作为参与方和仲裁方用于进行联邦学习计算任务的数据载体,隐私知识图谱提供联邦学习中的需要使用的训练/预测数据。本发明联邦学习装置及方法中各方分别利用自己的隐私数据与由一个联邦学习仲裁方构建和下发的公共知识图谱,在本地构建各自的知识图谱,各方通过在各自的知识图谱中进行实体对齐、数据增强、构造求交ID功能,形成具有共同样本ID或公共特征的隐私数据集,提升模型的通用性。
- 一种知识图谱联邦学习装置方法
- [发明专利]一种隐私计算一体机委托加速的装置及方法-CN202310591256.3在审
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汤克云;高俊杰;吴子弘;周健雄;刘继华
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京信数据科技有限公司
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2023-05-23
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2023-08-18
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H04L9/40
- 本发明公开一种隐私计算一体机委托加速的装置及方法,属于隐私计算技术领域,装置包括高性能节点、Intel和多个轻量节点,轻量节点持有自身的非对称公私钥,用于对编译后的隐私计算算法进行Intel SGX签名,高性能节点持有自身的非对称公私钥,用于受轻量节点委托进行协助加速隐私计算,还用于对编译后的身份认证器进行Intel SGX签名,同时还用于在身份认证器中获取非对称公钥,轻量节点与高性能节点之间的隐私敏感数据采用RDMA进行通信。本发明装置及方法中的高性能节点是使用其本地的Intel SGX进行加载执行轻量节点的privacy_algorithm_enclave_sign_so程序,使得程序中的算法、数据等能得到有效的保证,而且由于Intel SGX的安全隔离性,任何第三方包括高性能节点本身都无法窃取数据。
- 一种隐私计算一体机委托加速装置方法
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