发明专利 已授权

一种可验证的隐私保护联邦学习方法

📄 申请号:CN202410716388.9 📄 发布日:2026/10/20

著录项目信息

申请日
2024-06-04
公开号
CN118607664B
公开日
2026-09-11
申请人
桂林电子科技大学
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

隐私计算, 数据安全, 分布式机器学习, 跨机构数据协同, 人工智能

摘要

本发明涉及隐私保护技术领域,具体涉及一种可验证的隐私保护联邦学习方法,包括以下步骤:可信机构生成单向映射函数、公钥和私钥,并将单向映射函数、公钥和私钥发送至用户,将公钥发送至服务器;用户将密文和梯度函数值发送至服务器,服务器得到加密梯度密文;服务器向预设在线用户发送解密请求,并将梯度函数值发送至用户验证聚合模型。本发明通过构造一个不可逆的单向映射函数,使用户在不需要可信第三方的情况下可以独立地验证服务器返回聚合结果的正确性。采用分布式Paillier密码系统和同态加密技术,保护用户在传输阶段的信息安全,同时可以抵抗服务器与小部分用户的共谋攻击,从而解决了传统的学习方法容易造成隐私泄露的问题。

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: CN118607664B

购买这项专利需要经过哪些流程?

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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

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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:9 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司
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