[发明专利]联邦学习中多用户梯度置换的聚合方法有效
| 申请号： | 202110257594.4 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112906052B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 杨力;秦文静;李成;于源;李茜;贾竣博;刘泽宇;杨高磊;马卓茹;王志鑫;应世睿 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;田文英 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种联邦学习中多用户梯度置换的聚合方法，旨在保护用户敏感数据的场景下，解决现有隐私保护技术中存在的用户计算开销大导致整个聚合过程的效率低以及利用差分隐私的方法会降低全局模型的准确率的问题，本发明实现步骤为：生成服务器的公钥和私钥，生成聚合比例，加密聚合比例，每个用户对其每个梯度加权，置换加权梯度，聚合所有用户的混淆梯度集，更新模型参数集合。本发明的方法保证聚合后的模型准确率不下降的同时大大提高了整个聚合过程的效率，实现对用户敏感数据的有效保护。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 多用户 梯度 置换 聚合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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