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- [发明专利]一种联邦学习方法和系统-CN202310840523.6在审
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潘洋河;苏洲;王云涛;周锦浩
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西安交通大学
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2023-07-10
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2023-10-10
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G06F18/214
- 本发明公开了一种联邦学习方法和系统,联邦学习服务器向所有联邦学习参与者发送具有拜占庭鲁棒性质的梯度加权聚合策略;其中,所述梯度加权聚合策略是通过深度强化学习生成的;联邦学习服务器利用梯度加权聚合策略对扰动模型参数更新进行加权聚合,利用加权聚合后的模型参数更新全局模型;联邦学习服务器根据自身标准验证集对更新后的全局模型进行质量评估,基于评估结果,利用深度强化学习输出下一轮次的梯度加权聚合策略。本发明的目的在于抵御联邦学习中包括定制拜占庭攻击在内的多种拜占庭攻击,同时实现对于诚实但好奇的服务器的隐私推断攻击的防御,从而实现安全隐私的联邦学习。
- 一种联邦学习方法系统
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