[发明专利]基于联邦学习的电力边缘物联网数据安全聚合方法和系统

权利要求书

1.一种基于联邦学习的电力边缘物联网数据安全聚合方法，其特征在于，包括：

边缘服务器根据可信第三方服务器发送的安全参数生成公钥，并将所述公钥发送给供电局服务器，所述供电局服务器与多个边缘服务器连接；

所述供电局服务器广播接收到的各边缘服务器发送的公钥；

所述边缘服务器根据接收到的其他边缘服务器的公钥生成共享密钥，并根据所述共享密钥计算密文后将所述密文发送给所述供电局服务器；

所述供电局服务器广播接收到的各边缘服务器发送的密文；

所述边缘服务器根据接收到的其他边缘服务器的密文计算随机向量，根据所述随机向量对本地参数加噪并加密得到本地模型后将本地模型发送给所述供电局服务器；

所述供电局服务器将接收到的各边缘服务器发送的本地模型聚合后得到聚合模型，并将所述聚合模型发送给剩余边缘服务器；

其中，所述边缘服务器的公钥为所述共享密钥为所述密文为其中u,v，表示共享密钥的用户，表示用户u用于密钥协商的公钥，表示用户u用于秘密共享的公钥，b_u,v表示用于加噪的随机向量，AE.enc()表示加密函数，KA.agree()表示密钥协商函数，表示用户u用于协商密钥的私钥，表示用户v用于密钥协商的公钥；

所述边缘服务器根据接收到的其他边缘服务器的密文计算随机向量，根据所述随机向量对本地参数加噪并加密得到本地模型后将本地模型发送给所述供电局服务器，包括：

所述边缘服务器根据接收到的其他边缘服务器的密文e_u,v计算随机向量p_u,v和p_u，根据所述随机向量p_u,v和p_u对本地参数x_u加噪得到y_u＝x_u+p_u+∑p_u,v，对y_u加密得到本地模型Z_u，后将本地模型Z_u发送给所述供电局服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供电局服务器将接收到的各边缘服务器发送的本地模型聚合后得到聚合模型，并将所述聚合模型发送给剩余边缘服务器之后，还包括：

接收到所述聚合模型的边缘服务器对所述聚合模型部分解密后得到部分解密聚合模型，并将所述部分解密聚合模型发送给所述供电局服务器；

所述供电局服务器将接收到的各边缘服务器发送的部分解密聚合模型聚合后得到更新后的聚合模型，并广播剩余边缘服务器列表；

接收到剩余边缘服务器列表的边缘服务器根据所述剩余边缘服务器列表向所述供电局服务器发送关于边缘服务器的公钥；

所述供电局服务器将接收到的关于边缘服务器的公钥重组后确定退出的边缘服务器和剩余的边缘服务器，并计算得到聚合参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器根据接收到的其他边缘服务器的密文计算随机向量，根据所述随机向量对本地参数加噪并加密得到本地模型后将本地模型发送给所述供电局服务器之后，还包括：

所述边缘服务器根据可信第三方服务器分配的公共值计算本地公共值，并将本地公共值发送给所述供电局服务器；

所述供电局服务器根据接收到的各边缘服务器发送的本地模型和本地公共值聚合后得到聚合验证模型，并将所述聚合验证模型发送给剩余边缘服务器；

接收到所述聚合模型的边缘服务器对所述聚合验证模型计算得到本地聚合验证模型，并将所述本地聚合验证模型发送给所述供电局服务器；

所述供电局服务器对所述本地聚合验证模型进行验证确定发送所述本地验证模型的边缘服务器的身份是否真实。