[发明专利]抗推理攻击的分布式多任务学习隐私保护方法及系统有效
| 申请号： | 202010974661.X | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112118099B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 马鑫迪;马建峰;沈玉龙;姜奇;谢康;李腾;卢笛;习宁;冯鹏斌 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;公安部第三研究所 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08;H04L29/06;G06F30/27;G06N20/00;G06F111/04;G06F111/06 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 抗推理攻击的分布式多任务学习隐私保护方法及系统，通过各任务节点基于本地数据进行模型训练，并通过共享知识的方式实现联合模型训练；本发明提出基于同态密码学的隐私保护模型训练机制，使得任务节点在保证训练数据隐私的前提下，实现多任务学习模型训练，并使得模型训练效率独立于样本数据量，提高了机器学习模型训练效率；设计了基于差分隐私的模型发布方法，可以抵抗模型用户在访问机器学习模型时发起的身份推理攻击。系统包括密钥生成中心、中央服务器、任务节点和模型用户。本发明能够保证模型训练过程中和模型发布后任务节点的数据隐私，促进多任务机器学习的大规模应用。 | ||
| 搜索关键词： | 推理 攻击 分布式 任务 学习 隐私 保护 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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