[发明专利]分布式随机梯度下降的安全联合在审
| 申请号： | 202080079660.7 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN114731274A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | J.K.拉达克里希南;G.托马斯;A.维尔马 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 陈金林 |
| 地址： | 美国纽*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 实施例涉及以分布式、联合、私有和安全的方式基于迭代算法来训练机器学习模型。参与实体以协作关系注册。将注册的参与实体布置在拓扑中，建立拓扑通信方向。每个注册的参与实体接收公共附加同态加密(AHE)密钥，并且本地机器学习模型权重是利用接收的公钥加密的。响应于拓扑通信方向，将加密的本地机器学习模型权重选择性地聚合并分发给拓扑中的一个或多个参与实体。利用对应的私有AHE密钥，对加密的本地机器学习模型权重的聚合的总和进行解密。加密的本地机器学习模型权重的解密的聚合的总和与注册的参与实体共享。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 随机 梯度 下降 安全 联合 | ||
【主权项】：
暂无信息
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