[发明专利]一种基于联邦学习的防窃取攻击医疗诊断模型保护方法在审
| 申请号： | 202110422407.3 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN112967812A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 郑子彬;李世璇;陈川 | 申请（专利权）人： | 钟爱健康科技（广东）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06F21/62;G06N20/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 | 代理人： | 王茜 |
| 地址： | 529700 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的防窃取攻击医疗诊断模型保护方法，属于医疗诊断保护技术领域，该保护方法具体步骤如下：S1、假设有N个医疗机构各收集N个敏感医疗数据集，各机构基于这些数据集独立训练不同的本地模型，得到N个teacher；S2、在各医疗机构本地部署训练好的teacher，记录每一个teacher的预测结果，用于最终结果投票；S3、引入拉普拉斯噪声，将票数的统计情况打乱，实现差分隐私保护；S4、在联邦全局服务器聚合所有teacher投票，得到aggregated teacher；S5、在联邦全局服务器用aggregated teacher标记脱敏公共数据集，传递已习得的知识；S6、在联邦全局服务器用标记后的公共数据集训练student；S7、将训练好的student模型提供给用户使用，能够降低泄露的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 窃取 攻击 医疗 诊断 模型 保护 方法 | ||
【主权项】：
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