[发明专利]基于哈希图和联邦学习的数据安全共享的方法在审
| 申请号： | 202010625680.1 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111930698A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 张秀贤 | 申请（专利权）人： | 南京晓庄学院 |
| 主分类号： | G06F16/176 | 分类号： | G06F16/176;G06F16/27;G06N20/20;G16H50/80 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈建和 |
| 地址： | 211171 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于哈希图和联邦学习的数据安全共享的方法，通过在区块链3.0技术hashgraph共识算法中加入对联邦学习本地模型的检测，防止不诚实的节点提供错误模型，同时，联邦学习的数据模型通过对本地模型进行加权聚合的方法实现，1)所述的通过在区块链3.0技术hashgraph共识算法中加入对联邦学习本地模型的检测，防止不诚实的节点提供错误模型；2)所述的hashgraph的不诚实节点检测流程主要包括：生成事件，采用八卦算法Gossip通信，采用虚拟投票算法进行共识，基于hashgraph和联邦学习的数据安全共享模型，实现了，在联邦学习过程中，成功的检测出不诚实节点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 希图 联邦 学习 数据 安全 共享 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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