[发明专利]一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310354892.4 | 申请日： | 2023-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN116451805A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 马海英;杨天玲;黄双龙;杨及坤 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F16/27;G06F21/60;G06F21/62;G06F18/22;G06F21/64;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226000 江苏省南通市崇*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法，属于联邦学习、隐私保护、区块链技术领域。解决了隐私保护联邦学习中的毒化攻击和恶意聚合的技术问题。其技术方案为，包括以下步骤：S10、系统全局初始化；S20、本地模型训练；S30、恶意参与者识别，MO和SM合作确定参与者是否执行了归一化操作；S40、梯度密文聚合；S50、参与者和MO更新模型。本发明的有益效果为：本发明利用全同态加密算法CKKS保护参与者模型梯度的隐私，利用余弦相似度方法在梯度密文中识别恶意梯度，利用区块链的共识机制计算并验证聚合结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 抗毒 攻击 隐私 保护 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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