[发明专利]一种基于高斯差分隐私和分布式深度学习的隐私保护方法在审
| 申请号： | 202310448002.6 | 申请日： | 2023-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN116467750A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 黄琼;王庭安;杨潘;肖凯丰;吴伟宁 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 佛山市君创知识产权代理事务所(普通合伙) 44675 | 代理人： | 罗伟富 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于高斯差分隐私和分布式深度学习的隐私保护方法，该方法包括：中心服务器采用分布式深度学习方法根据本地客户端自身参数筛选本地客户端；筛选出的本地客户端从中心服务器下载全局参数；筛选出的本地客户端采用高斯差分隐私方法根据全局参数更新自身参数，将更新后的自身参数上传至中心服务器；中心服务器根据更新后的自身参数更新全局参数；当全局参数满足预设条件后输出最优全局参数。本发明在本地客户端使用了高斯差分隐私技术，使得本地客户端安全性提高以及保证了全局参数聚合的准确性，增加了全局模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 高斯差分 隐私 分布式 深度 学习 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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