发明专利 已授权

一种基于本地差分隐私噪声控制的联邦学习方法及系统

📄 申请号:CN202410611222.0 📄 发布日:2026/06/25

著录项目信息

申请日
2024-05-16
公开号
CN118504709B
公开日
2025-04-15
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, 隐私计算, 数据共享, 人工智能, 联邦建模

摘要

本公开提出了一种基于本地差分隐私噪声控制的联邦学习方法及系统,方法包括:客户端将本地模型和全局模型之间的差异作为约束因子,更新本地局部模型;基于更新的本地局部模型参数和全局模型参数,采用互信息计算扰动添加值;将扰动添加值添加到更新的本地局部模型的参数中,将添加扰动的本地局部模型参数发送给中心服务器;中心服务器对接收到的添加扰动的本地局部模型参数进行聚合,根据聚合后的数据对模型进行重构得到本轮训练的全局模型,再下发给各客户端。通过将本地模型和全局模型之间的距离作为约束因子对本地模型进行训练,并利用互信息计算待添加扰动,实现了在保护客户端本地隐私的同时保证联邦学习全局模型训练的性能。
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

同领域国内专利 · IPC: (G06N20_00)

G06N20_00 G06N20_10 G06N20_20 覆盖3个领域
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:68 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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