[发明专利]面向联邦学习的去中心化函数加密隐私保护方法及系统有效
| 申请号： | 202111134122.6 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113836556B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 冯纪元;殷丽华;孙哲;操志强;胡宇;李超;李然;李丹 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06F21/64 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 许羽冬;郭浩辉 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了面向联邦学习的去中心化函数加密隐私保护方法及系统，所述方法为获取服务器发送的初始模型、公共数据集、加密标签、加密素数、加密权重和权重向量参数；根据本地数据集对初始模型进行训练得到本地模型，并根据公共数据集对本地模型进行测试得到模型准确率；根据加密素数生成加密私钥和部分解密密钥，并根据加密私钥和加密标签对本地模型进行函数加密得到加密模型；将加密模型、部分解密密钥和模型准确率发送给服务器，以使服务器根据部分解密密钥、加密标签、加密权重和模型准确率对加密模型进行解密聚合得到全局模型。本发明保证服务器不能获得用户本地模型的同时，有效防止第三方与服务器共谋攻击，提升隐私保护力度和服务效果。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 联邦 学习 中心 函数 加密 隐私 保护 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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