[发明专利]一种基于标签重复率的联邦学习梯度防御方法在审
| 申请号： | 202211426095.4 | 申请日： | 2022-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN116028804A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王乐;李钊华;顾钊铨;陈光耀;张登辉 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/241;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 覃钊雄 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能领域，且公开了一种基于标签重复率的联邦学习梯度防御方法，经对梯度泄露数据的关系方程式的秩分析，揭示了批样本中如果存在相同的标签且所获得的标签预测概率相近时，可有效地降低梯度泄露攻击的效果，即难以从梯度中重构出输入样本。因此我们在数据集加载阶段中，对数据集的样本按照标签种类放置在对应的标签桶，然后在标签桶内将样本按置信度放置在对应的置信度层，最后按照标签重复个数的设定来构成样本组合，并打乱样本组合构成新的数据集，该基于标签重复率的联邦学习梯度防御方法，通过对梯度泄露数据的关系方程式的秩分析，从理论上论证了标签重复率对梯度泄露攻击的防御，并在实际应用中得到了验证。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 重复 联邦 学习 梯度 防御 方法 | ||
【主权项】：
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