发明专利 已授权

一种面向联邦学习的隐私保护方法、系统、设备与介质

📄 申请号:CN202411074686.9 📄 发布日:2026/02/03

著录项目信息

申请日
2024-08-07
公开号
CN118590332A
公开日
2024-09-03
申请人
济南大学
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

应用场景

分布式机器学习, 数据隐私保护, 金融风控, 医疗健康, 智能推荐

摘要

本发明公开了一种面向联邦学习的隐私保护方法、系统、设备与介质,涉及信息安全技术领域,包括步骤:多个参与方在各自的客户端安装初始化的模型;获取待保护的原始数据并分割;将分割后的原始数据分别输入每一个初始化的模型,获得噪声数据参数,并通过噪声数据参数在每个数据点上添加噪声;通过每个添加噪声数据点生成个秘密共享份额,并将个秘密共享份额上传服务器获得聚合份额,通过聚合份额更新各个客户端的秘密共享份额。本发明将秘密共享份额集合上传服务器获得聚合份额,使得每一轮的聚合过程满足差分隐私,杜绝了敌手通过输出分布的差异推断一条数据的敏感信息,保护全局信息的隐私性。
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

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议价
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