[发明专利]基于秘密共享和同态加密的多服务器联邦学习方法在审
| 申请号： | 202310820480.5 | 申请日： | 2023-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN116865938A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 赵丽;张学旺;杨鑫 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L9/00 | 分类号： | H04L9/00;H04L9/08;H04L9/40;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于秘密共享和同态加密的多服务器联邦学习方法，属于信息安全技术领域，针对多服务器多客户端的复杂联邦学习应用，包括初始化阶段、模型训练阶段、模型聚合阶段和模型更新阶段。通过利用Shamir秘密共享算法分割梯度，使用Elgamal同态加密算法对分割的梯度进行加密，保护了梯度的隐私并增强了方案的鲁棒性；还设计了一种梯度稀疏算法，以此过滤偏离全局收敛的不相关梯度，减少了通信开销。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 秘密 共享 同态 加密 服务器 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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