[发明专利]一种基于可信执行环境的联邦学习方法有效
| 申请号： | 202010020331.7 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111241580B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李进;陈煜;罗芳;李同 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/64;G06N3/04;H04L9/32 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于数据安全领域，为基于可信执行环境的联邦学习方法，包括：基于可信执行环境生成安全区；本地用户从云端下载初始化的模型参数，将训练算法、训练数据集、训练数据例子数和云端传回的初始化的模型参数加载到安全区内，得到训练后的模型参数梯度并生成数字签名，通过群签名算法进行本地用户身份认证，将训练后的模型参数梯度、模型集成算法及本地用户身份认证上传到云端；云端对本地用户身份认证进行验证，验证成功后获取所上传的模型参数梯度及模型集成算法，置于云端安全区内，对模型进行集成，更新模型参数梯度。本发明利用可信执行环境生成安全区，用户无法绕过训练过程而直接给出训练结果，实现了训练完整性和用户隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 可信 执行 环境 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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