[发明专利]一种联邦学习数据保护方法在审
| 申请号： | 202211562452.X | 申请日： | 2022-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN115906172A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 田波;孟金桃;赵越;桑佩瑶;向宏;桑军;夏晓峰;胡希;付皓玥 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十研究所 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/64;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 管高峰 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习数据保护方法，所述方法包括用户在本地客户端使用深度神经网络将待保护数据训练成客户端模型；对所述模型的参数执行多密钥同态加密得到加密后的密文，并将所述密文上传中央服务器；中央服务器对所述密文进行基于证据理论的非线性多源密文信息聚合；将聚合计算结果返回到所述用户。本发明能够在不共享客户端真实隐私数据的前提下，实现数据的高效利用与机器模型的共同训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 数据 保护 方法 | ||
【主权项】：
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