发明专利 已授权

一种具有隐私保护的个性化联邦学习方法、装置和介质

📄 申请号:CN202311351806.0 📄 发布日:2026/08/27

著录项目信息

申请日
2023-10-19
公开号
CN117094382B
公开日
2024-01-26
申请人
曲阜师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

智能推荐, 智慧医疗, 金融风控, 移动设备应用, 行业数据协同

摘要

本发明提供了一种具有隐私保护的个性化联邦学习方法、装置和介质,属于云计算、联邦学习技术领域。包括三个部分:产生梯度、客户端分组、个性化训练。客户端持有自己的隐私数据集并在整个模型的训练过程客户端的隐私数据集不会离开本地,在产生梯度为每个客户端生成对应的梯度,这些梯度之间的相似性可以反映客户端之间的相似性。客户端分组则依据客户端梯度的余弦距离来判断客户端数据之间的相似性并且对客户端进行分组。个性化训练在每个客户端分组中,通过在本地损失上添加正则项来实现进一步的个性化模型训练。除此之外,在整个训练过程中本发明考虑客户端数据的隐私安全,并通过差分隐私和秘密分享来实现安全聚合和安全聚类过程。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117094382B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20240126
✅ 授权
20231208
?? 实质审查的生效 :
20231121
📄 公开

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议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:36 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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