[发明专利]基于云雾架构纵向联邦学习的体医数据融合隐私保护方法在审
| 申请号： | 202310565639.3 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116595584A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 王新建;武洛生;杨建设;胡婕婷;郑敏;穆鹏远;朱元利;路铭达 | 申请（专利权）人： | 西安体育学院 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G16H20/40;G16H40/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安文盛专利代理有限公司 61100 | 代理人： | 佘文英 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于云雾架构纵向联邦学习的体医数据融合隐私保护方法，旨在解决云雾架构研究中运动指导中心和医院数据的独立性和隐私问题。本发明的方法使用差分隐私技术来保护数据和模型的隐私，并采用中央服务器进行模型参数聚合，从而避免了数据泄露和模型隐私的风险。方法分为三个阶段：(1)数据预处理阶段，从运动指导中心和医院的数据集中选择有关的特征进行处理；(2)纵向联邦学习模型阶段，采用特定的神经网络架构，通过差分隐私机制加密个体的数据，将处理后的数据传输至中央服务器进行模型训练，最终生成共享的全局模型；(3)应用模型预测阶段，使用联合建模所得到的模型进行健身健康指导、疾病预测和决策，以达到提高预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 云雾 架构 纵向 联邦 学习 数据 融合 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
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