[发明专利]一种基于部分参数聚合的鲁棒性联邦学习算法有效
| 申请号： | 202110519495.9 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113221105B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 刘哲理;侯博禹;高继强;郭晓杰;张宝磊 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F21/60;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥晨创知识产权代理事务所(普通合伙) 34162 | 代理人： | 康培培 |
| 地址： | 300350*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于联邦学习鲁棒性技术领域，具体涉及一种基于部分参数聚合的鲁棒性联邦学习算法，包括基础部分聚合协议和基于同态加密的安全部分聚合算法。针对在联邦学习训练的场景下，服务器或第三方机构难以检测恶意用户，难以抵御来自客户端的后门攻击的问题，设计部分聚合协议，在保证模型能够稳定收敛的同时，限制了恶意后门攻击用户的能力，显著增强了联邦学习系统的鲁棒性，尤其适用于大规模用户共同训练的场景。同时，为了保证参与训练客户端的数据和模型隐私，本发明针对此部分聚合算法，设计了基于同态加密的安全聚合算法，确保户上传数据对服务器不可见。因此，本发明保证了联邦学习对客户端和服务器端两方面的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 部分 参数 聚合 鲁棒性 联邦 学习 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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