[发明专利]基于差分隐私的联合学习安全聚合方法及装置有效
| 申请号： | 202110637052.X | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113268772B | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 李丽香;周涛;彭海朋 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/64;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于差分隐私的联合学习安全聚合方法及装置，应用于服务器，对联合模型和隐私会计值进行初始化；接收目标客户端利用目标客户端本地的用户数据对从服务器中下载的联合模型进行训练获得的本轮沟通的模型更新参数；基于模型更新参数利用差分隐私机制对服务器中的联合模型进行聚合以及加噪处理，得到并利用本轮沟通的更新模型更新服务器本地的联合模型；按照中心极限定理，利用f‑差分隐私机制更新隐私会计值；若当前的隐私会计值大于隐私阈值，将服务器本地的联合模型确定为训练得到的联合模型，否则，执行从多个分别存储有不同用户数据的客户端中，确定参与本轮沟通的目标客户端。本方案可以提高联合学习的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐私 联合 学习 安全 聚合 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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