发明专利已授权

一种基于联邦学习和边缘计算的两方隐私保护方法及系统

📄 申请号：CN202311810061.X 📄 发布日：2026/05/25

著录项目信息

申请日

2023-12-27

公开号

CN117473559B

公开日

2024-05-03

申请人

烟台大学

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 , G06F21_60 ,

技术画像

所属领域

隐私保护联邦学习边缘计算隐私计算隐私保护

应用场景

数据安全共享, 跨机构数据协作, 隐私保护机器学习, 边缘智能应用, 分布式模型训练

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摘要

本发明公开了一种基于联邦学习和边缘计算的两方隐私保护方法及系统，涉及群智感知技术和人工智能技术交叉技术领域。该方法在任务分配阶段，任务发布者向众包平台提交任务约束，众包平台根据任务约束寻找工人，并将选中的工人信息下发给任务发布者；在任务执行阶段，任务发布者将众包任务进行加密上传到众包平台，工人从众包平台获取任务匹配信息，解密后开始执行任务；工人利用任务相关的感知数据训练成本地模型，并对本地模型进行扰动；感知数据聚合后以组为单位将感知数据提交至平台；任务发布者对感知数据进行评估，将评估合格的感知数据聚合得到全局模型。本发明能够保护任务发布者和工人双方的隐私信息，同时保证提交感知数据的质量。

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

众包环境下的多阶段任务分配方法、系统、设备及介质

当前第 / 件

一种多参数采集的手环控制器

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_62)

G06F21_10 G06F21_12 G06F21_14 G06F21_16 G06F21_24 G06F21_30 G06F21_31 G06F21_32 G06F21_33 G06F21_34 G06F21_36 G06F21_41 G06F21_44 G06F21_45 G06F21_46 G06F21_50 G06F21_51 G06F21_52 G06F21_53 G06F21_54 G06F21_55 G06F21_56 G06F21_57 G06F21_60 G06F21_62 G06F21_64 G06F21_71 G06F21_72 G06F21_73 G06F21_74 G06F21_75 G06F21_76 G06F21_78 G06F21_79 G06F21_80 G06F21_81 G06F21_83 G06F21_84 G06F21_85 G06F21_86 G06F21_88 覆盖41个领域

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