[发明专利]一种基于聚类分析的安全横向联邦学习方法在审
| 申请号： | 202210277784.7 | 申请日： | 2022-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN114611722A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 孟博;赵俊杰;王德军;王俊;康怡琳;李娜 | 申请（专利权）人： | 中南民族大学;武汉空天软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06V10/762;G06K9/62;G06F21/60 |
| 代理公司： | 武汉天领众智专利代理事务所(普通合伙) 42300 | 代理人： | 谢非 |
| 地址： | 430000 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类分析的安全横向联邦学习方法，属于联邦学习数据安全性技术领域，通过采用密文计算的方式，让梯度值在密文的情况加进行计算，等计算完毕后在进行解密，通过聚类分析和服务器端参数的分析对比评分机制，来解决横向联邦学习中存在的数据投毒攻击和不诚实参与者问题，这在解决这个问题的同时，还可以在一定程度上提升训练的准确度，本发明方法通过同态加密的方式，实现在服务器上进行密态计算，来保证服务器上计算的安全性，本申请的方法主要是解决数据投毒和不诚实参与者的问题，可以在防止数据投毒和不诚实用户的同时，提高训练的准确度，并且通过同态加密的方式保证了梯度的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 聚类分析 安全 横向 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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