[发明专利]基于隐私保护的联邦学习方法以及相关设备在审
| 申请号： | 202111421244.3 | 申请日： | 2021-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN114357504A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 李斌;刘宏福;赵成林;周小明;许方敏 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;国网辽宁省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/60;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 王刚 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供一种基于隐私保护的联邦学习方法以及相关设备。所述方法包括：根据神经网络的权重矩阵，得到行采样序列集合和列采样序列集合；根据行采样序列集合和列采样序列集合，生成低维行表征矩阵和低维列表征矩阵；接收边缘节点端发送的公钥，并根据公钥对对称密钥进行加密，得到密文，并将密文发送到边缘节点端；生成对称密钥，并根据对称密钥对行采样序列集合和列采样序列集合进行加密，得到加密后的行采样序列集合和列采样序列集合；根据低维行表征矩阵、低维列表征矩阵、加密后的行采样序列集合和加密后的列采样序列集合，生成初始化参数集合，并将初始化参数集合发送至中心服务器端。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐私 保护 联邦 学习方法 以及 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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