[发明专利]在联邦学习中移除非规则用户的隐私保护方法有效

专利信息
申请号: 202111588461.1 申请日: 2021-12-23
公开(公告)号: CN114239070B 公开(公告)日: 2023-07-21
发明(设计)人: 李洪伟;徐婕妤;曾加;郝猛;汤殿华;张希琳;杨浩淼;任彦之;刘鹏飞;张源 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06F21/62 分类号: G06F21/62;G06F21/60;G06N20/20
代理公司: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 邓黎
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种在联邦学习中移除非规则用户的隐私保护方法,属于信息安全技术领域。本发明包括不规则用户删除算法TrustIU和保护用户的敏感信息的加权聚合协议两个部分;TrustIU利用余弦相似度进行聚合,减少了不规则用户的负面影响,从而确保全局模型主要来源于高质量的数据;在TrustIU的基础上,本发明采用安全加权的定制密码协议聚合;此聚合方案通过使用双隐蔽隐私保护技术,确保了服务器只学习用户的梯度信息,而不会泄露其他隐私。本发明在具有良好的训练精度和效率的同时,对整个培训过程中对用户退出具有鲁棒性。
搜索关键词: 联邦 学习 除非 规则 用户 隐私 保护 方法
【主权项】:
暂无信息
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