[发明专利]一种模型训练过程中的隐私保护方法、系统及相关设备在审

专利信息
申请号: 202010953756.3 申请日: 2020-09-11
公开(公告)号: CN112052480A 公开(公告)日: 2020-12-08
发明(设计)人: 刘洋;李泽睿;张伟哲;徐睿峰;王轩;蒋琳;廖清 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学(深圳)
主分类号: G06F21/62 分类号: G06F21/62
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王学强
地址: 518000 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明实施例提供了一种模型训练过程中的隐私保护方法、系统及相关设备,用于实现模型训练过程中的隐私保护。本发明实施例方法包括:接收服务端发送的目标模型,并接收服务端发送的选择指令,选择指令用于指示随机选中的部分客户端;被选中的客户端以概率P参与目标模型训练,未被选中的客户端以概率(1‑P)参与目标模型训练;所有确定参与目标模型训练的客户端作为目标客户端,分别采用本地数据对目标模型进行训练,并计算每个训练之后的目标模型的模型参数更新值;按照预设差分隐私算法对每组模型参数更新值进行处理生成更新数据,并将更新数据返回给服务端,以使得服务端根据所有的更新数据生成本轮训练的全局模型。
搜索关键词: 一种 模型 训练 过程 中的 隐私 保护 方法 系统 相关 设备
【主权项】:
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