发明专利已授权

协同学习框架下基于知识迁移的隐私保护方法及系统

Name: 协同学习框架下基于知识迁移的隐私保护方法及系统
Brand: 杭州量安科技有限公司
SKU: 2019108891295
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910889129.5 📄 发布日：2026/06/25

著录项目信息

申请日

2019-09-19

公开号

CN110647765B

公开日

2022-04-12

申请人

杭州量安科技有限公司

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

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习迁移学习隐私保护

应用场景

联邦学习, 隐私保护机器学习, 跨机构数据协作, 智慧医疗, 金融风控

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本公开提出了协同学习框架下基于知识迁移的隐私保护方法及系统，包括：将本地隐私数据集分割成互不相交的若干份隐私子集，基于每一个隐私子集，训练对应的一个隐私模型；协同学习：将公共数据提交给隐私模型，隐私模型使用聚合机制，利用知识迁移给公共数据集标注标签；在获得足够的标注后的数据后，训练本地交互模型，在每一轮的训练中上传部分参数至服务器，服务器更新维护全局参数并提供最新的参数供各方下载，参与方下载最新参数优化本地交互模型。本公开同时协同学习的多次参数交互也可以确保，即使交互模型获取到标注数据较少，在多轮训练后依旧可以保持较高的准确度。

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： CN110647765B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种联邦学习训练数据隐私性增强方法及系统

当前第 / 件

连续式离心选矿机

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