[发明专利]一种基于联邦学习的金融数据共享隐私保护方法在审
| 申请号： | 202210372390.X | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114745092A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 韩嵩;任思琪;王璐瑶 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | H04L9/00 | 分类号： | H04L9/00;H04L9/08;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京卓胜佰达知识产权代理有限公司 16026 | 代理人： | 刘冬梅 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的金融数据共享隐私保护方法。近年来受限于数据安全和隐私保护相关法规，无法跨机构或跨部门进行数据共享，为了使数据在不同实体间的转移和交易，不违反国家关于数据隐私和数据安全的法案，所以本发明使用联邦学习的金融数据共享的隐私保护方法。本发明采用隐私集合求交技术，让在业务上可能有很多不同，但是其客户群体大多数都是相同的两个机构共同训练一个学习模型。联邦学习能在一定程度上解决数据泄漏的问题，但明文梯度参数仍会泄漏信息，本发明使用多密钥同态方法对梯度参数进行加密，然后使用边缘计算服务器减轻了云服务器聚合梯度参数的计算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 金融 数据 共享 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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