[发明专利]联邦学习完好性预测方法及系统在审
申请号: | 202210521125.3 | 申请日: | 2022-05-13 |
公开(公告)号: | CN115034038A | 公开(公告)日: | 2022-09-09 |
发明(设计)人: | 王泓清;邱庆举;丁晟 | 申请(专利权)人: | 浙江时空道宇科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F119/02 |
代理公司: | 上海波拓知识产权代理有限公司 31264 | 代理人: | 杨波 |
地址: | 310000 浙江省杭州市滨*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明提供了一种一种联邦学习完好性预测方法及系统,包括:获取服务器中用于完好性检测的初始模型;获取数据库中用于模型训练的数据;根据所述数据对所述初始模型进行更新生成参与方模型,并将所述参与方模型发送至所述服务器;获取所述服务器根据多个参与方模型生成的聚合模型;使用机器学习算法通过所述聚合模型对自身的参与方模型进行更新生成完好性预测模型;根据所述完好性预测模型进行完好性预测。上述方式中的算法通过数据之间联系可以发现高维特征,发现人类不易观察的规律;训练数据在参与方本地被使用,避免了敏感、隐私信息的泄露问题。 | ||
搜索关键词: | 联邦 学习 完好 预测 方法 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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