发明专利 已授权

面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统

📄 申请号:CN202511935447.2 📄 发布日:2026/11/11

著录项目信息

申请日
2025-12-22
公开号
CN121390154A
公开日
2026-01-23
申请人
泰山学院
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

跨机构数据协作, 隐私保护机器学习, 分布式模型训练, 异构数据建模, 数据安全共享

摘要

本发明提供一种面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统,涉及人工智能及隐私保护计算技术领域,包括:获取多个客户端的身份标识及其对应的本地数据集;基于所述客户端的身份标识,通过中央超网络动态生成每个客户端的个性化模型参数;基于所述个性化模型参数在各客户端的本地数据集上进行训练,得到模型参数的变化量;基于所述模型参数的变化量更新所述超网络的参数;构建并维护多级样本池,包括正样本池、负样本池、历史负样本池和极端负样本池;基于所述样本池,通过在线对比学习机制对所述超网络进行并行净化处理,以抑制恶意客户端的影响或实现数据贡献的撤回。

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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: CN121390154A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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