发明专利已授权

一种联邦学习训练数据隐私性增强方法及系统

Name: 一种联邦学习训练数据隐私性增强方法及系统
Brand: 济南大学
SKU: 201910872625X
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910872625.X 📄 发布日：2026/06/25

著录项目信息

申请日

2019-09-16

公开号

CN110572253B

公开日

2023-03-24

申请人

济南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L9_00

IPC 分类号

H04L9_00 , H04L9_40 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习隐私保护机器学习

应用场景

数据隐私保护, 分布式机器学习, 金融风控, 医疗数据共享, 物联网协同学习

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摘要

一种联邦学习训练数据隐私性增强方法及系统，所述方法包括：第一服务器生成公共参数和主密钥，将所述公共参数发送给第二服务器；参与联邦学习的多个客户端均基于所述公共参数生成各自的公钥和私钥对；联邦学习过程如下：各客户端将本地训练得到的模型参数采用各自的公钥进行加密，与相应公钥一并经由第二服务器发送给第一服务器；第一服务器基于主密钥解密，通过加权平均得到全局模型参数，分别采用各个客户端的公钥加密，并经由第二服务器发送至各个客户端；客户端基于各自的私钥解密得到全局模型参数，改进本地模型，重复上述过程，直至各客户端本地模型收敛。本发明通过采用双服务器模式结合多密钥同态加密，保证了数据和模型参数的安全。

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： CN110572253B

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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

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

开关磁阻电机的电感模型非线性补偿与控制方法与系统

当前第 / 件

协同学习框架下基于知识迁移的隐私保护方法及系统

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