[发明专利]一种联邦学习的数据隐私保护方法有效
| 申请号： | 202010808771.9 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111935156B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 吴炎泉;陈思恩;杨紫胜;廖雅哲 | 申请（专利权）人： | 科技谷（厦门）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L67/10;G06F21/60;G06F21/64 |
| 代理公司： | 厦门致群财富专利代理事务所(普通合伙) 35224 | 代理人： | 刘兆庆;邓贵琴 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习的数据隐私保护方法，包括自治和联合两个步骤，所述自治具体为：两个或两个以上的参与方在各自的终端安装初始化的模型，每个参与方拥有相同的模型，参与方各自使用当地的数据训练模型得到不同的模型参数；所述联合具体为：参与方将所述不同的模型参数同时上传到云端，由所述云端完成模型参数的聚合与更新，并且将更新好的参数返回到各参与方的终端，所述各参与方的终端开始下一次的迭代，重复以上的步骤，直到整个训练过程收敛。本发明实现了在数据不出本地的条件下进行联合建模，利用模型参数的交互代替数据的直接交换，既实现了数据的交互，又解决了数据的隐私和安全问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 数据 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
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