发明专利已授权

一种面向联邦生成对抗网络的隐私增强方法

📄 申请号：CN202211266628.7 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-10-17

公开号

CN115329388B

公开日

2023-01-24

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06N3_094 , G06N20_20 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

联邦学习, 分布式机器学习, 隐私保护, 数据安全共享, 人工智能安全

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摘要

本发明涉及隐私保护技术领域，具体是一种面向联邦生成对抗网络的隐私增强方法，搭建云‑边联邦生成对抗网络和边‑端网络；通过本地化差分隐私技术保护终端原始数据，将扰动数据发送至边缘服务器进行聚合并解码，构建边缘数据集；云端服务器向边缘服务器发送初始化生成器和判别器模型进行训练，并将模型参数更新上传至云端服务器进行聚合，更新全局生成器和判别器模型；重复边缘和云服务器的交互过程，直至云端的全局生成器生成可用的数据。在跨通信和隐私受限的云‑边‑端网络结构下训练可用的生成对抗网络；在不损失边缘模型梯度精度的情况下为抵御梯度攻击提供了足够的保障；在增强联邦生成对抗网络隐私性的同时，确保了合成数据的质量。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230124

✅ 授权

20221129

?? 实质审查的生效：

20221111

📄 公开

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