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摘 要:本发明公开了一种基于GAN模拟数据生成的垂直联邦学习防御方法,包括以下步骤:参与方准备训练数据特征和标签,主动参与方发送样本和标签,被动参与方准备匹配的特征数据;参与者进行关键属性查找,参与者采用模型结构进行训练,通过对神经元的权重值排序查找关键属性;使用GAN生成模拟数据,依次由生成器模型对随机生成的噪声进行训练,判别器模型根据置信度信息进行训练;关键属性值替换,GAN生成的模拟数据对关键属性替换,获得真实属性;参与方上传模拟数据进行训练,得到垂直联邦模型。本发明基于GAN的垂直联邦学习防御方法可有效防止参与方的隐私泄露,在可接受的模型性能降低的代价范围内保护数据隐私安全。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110653120.1 | 专利名称: | 一种基于GAN模拟数据生成的垂直联邦学习防御方法和装置 |
申请日: | 2021-06-11 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F21/55搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |