[发明专利]基于蒙特卡洛的联邦学习模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201911270183.8 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111027715B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 邱伟峰 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供基于蒙特卡洛的联邦学习模型训练方法及装置。在该模型训练方法中，在每次模型训练时，模型更新量由服务端设备随机产生。服务端设备根据随机产生的模型更新量来进行模型更新，并将更新后的模型下发给客户端设备。服务端设备基于各个客户端设备反馈的损失函数来进行聚合，并根据聚合结果来确定是否接受该次模型调整。按照这种模型训练方式，客户端设备无法决定模型更新方向，减少了攻击面，从而加大了客户端设备投毒攻击难度，进而增强了模型安全保护。此外，客户端设备仅仅需要向服务端设备上传损失函数，而无需上传详细梯度信息，由此服务端设备无法进行成员推断攻击，由此对客户端设备的隐私数据实现更好的隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 蒙特卡洛 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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