[发明专利]一种面向云边聚合系统的多重差分隐私保护方法及系统有效
| 申请号： | 202211471500.4 | 申请日： | 2022-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN115510472B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 徐小龙;刘鑫钰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 何春廷 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向云边聚合系统的多重差分隐私保护方法及系统，在每个边缘服务器上利用其自身的原始数据来对全局模型进行训练，得到每个边缘服务器的本地模型参数，采用GRR机制对每个边缘服务器的本地模型参数进行扰动，得到每个边缘服务器扰动后的本地模型参数；将每个边缘服务器扰动后的本地模型参数发送到云中心服务器，并在云中心服务器进行参数聚合，得到聚合后的全局模型参数，向聚合后的全局模型参数中加入拉普拉斯噪声，得到加噪处理的全局模型参数。优点：在云中心服务器与边缘客户端中进行二重加噪，不仅可以防范整个训练模型外部攻击者对于用户隐私数据的窃取，也能够保证对于半诚实的云中心服务器对于用户原始数据的直接获取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 聚合 系统 多重 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
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