发明专利已授权

一种基于对抗噪声注入的垂直联邦学习方法和装置

📄 申请号：CN202110654359.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-11

公开号

CN113298268B

公开日

2024-03-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习隐私计算对抗训练

应用场景

隐私保护, 数据共享, 金融风控, 医疗健康, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种基于对抗噪声注入的垂直联邦学习方法，包括以下步骤：边缘客户端数据对齐，保证数据特征相同，不同边缘客户端之间相同训练数据成员id进行数据对齐匹配；边缘客户端和服务器端模型初始化工作准备，包括服务商协商选定客户端边缘网络模型和服务器端网络模型和结构，模型参数初始化设置；将客户端边缘网络模型训练产生的中间信息送至信息去敏装置注入对抗性噪声；将边缘客户端去敏的中间信息上传给服务器，利用服务器上布置的网络模型进行训练，并将梯度信息重新反馈给边缘客户端，迭代训练过程，直至联邦模型收敛。该发明不仅保护数据隐私还有效提升了模型的收敛速率，增强了垂直联邦学习框架的实用性。

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

基于RFID的双磁条导航潜伏式AGV小车及控制方法

当前第 / 件

一种基于改进的自适应卡尔曼滤波的偏差攻击的估计方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_098)

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