[发明专利]基于联邦学习的移动边缘环境下安全QoS预测方法有效
| 申请号： | 202010135672.9 | 申请日： | 2020-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN111416735B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 金惠颖;张鹏程;吉顺慧;李清秋;张雅玲;魏芯淼 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的移动边缘环境下安全QoS预测方法。该方法首先收集边缘位置信息和QoS数据集，融合后得到时‑空边缘用户QoS数据集；然后对边缘区域进行划分和提取公有数据集，并将公有模型训练和个性化预测相结合从而达到安全的目的。在公有模型训练过程中，考虑边缘服务器和市辖区的地理位置分布，将整个边缘网络区域划分为多个边缘区域，每个边缘区域对应若干个市辖区。每个边缘区域进行公有数据提取后基于LSTM进行公有模型训练并将公有权值参数传递给私有用户。在个性化预测过程中，用户使用其所属区域中的公有LSTM权重参数作为私有LSTM的初始参数，并根据用户的私有数据不断训练私有LSTM从而进行个性化预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 移动 边缘 环境 安全 qos 预测 方法 | ||
【主权项】：
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