发明专利 已授权

面向无标签公共数据集的联邦学习隐私保护方法及系统

📄 申请号:CN202511061751.9 📄 发布日:2026/06/25

著录项目信息

申请日
2025-07-31
公开号
CN120561972A
公开日
2025-08-29
申请人
济南大学; 山东正中信息技术股份有限公司
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

隐私计算, 数据安全, 人工智能模型训练, 跨机构数据协作, 智慧城市

摘要

本发明提出了面向无标签公共数据集的联邦学习隐私保护方法及系统,属于联邦学习隐私保护技术领域;包括:服务器向多个客户端下发联邦学习任务和无标签公共数据集,并通知辅助节点生成同态加密密钥对;根据客户端上报的本地私有数据量对客户端进行划分;客户端对无标签公共数据集进行推理,并将预测值进行公钥加密后上传服务器;服务器根据客户端类型进行聚合处理,生成全局预测结果和伪标签,并下发至所有客户端;客户端基于所得全局预测结果和伪标签进行本地模型的迭代优化。本发明可以解决实际联邦蒸馏学习中无标签公共数据集可能导致的知识误导问题。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN120561972A

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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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