发明专利 已授权

抗拜占庭攻击隐私保护联邦学习方法、装置、设备及介质

📄 申请号:CN202410225003.9 📄 发布日:2026/09/04

著录项目信息

申请日
2024-02-29
公开号
CN117808082A
公开日
2024-04-02
申请人
华侨大学
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

分布式机器学习, 隐私计算, 金融风控, 医疗数据共享, 边缘计算

摘要

本发明提供了抗拜占庭攻击隐私保护联邦学习方法、装置、设备及介质,采用双服务器架构,包括:中央服务器广播初始全局模型;客户端本地训练,采用秘密共享分发本地模型;辅助服务器添加差分隐私噪声保护本地模型隐私;中央服务器在带噪声的本地模型上检测拜占庭客户端;中央服务器和辅助服务器通过安全计算实现合法客户端本地模型安全聚合。本发明创新性地提出了安全多方计算与差分隐私相结合的方法,有效降低了在保护隐私的同时检测联邦学习拜占庭客户端的计算通信开销,提高了联邦学习的安全性与算法效率。

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: CN117808082A

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该专利的转让价格是多少?

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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

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