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一种基于同态的分组可验证联邦学习方法 

申请/专利权人:暨南大学

申请日:2024-06-06

公开(公告)日:2024-07-05

公开(公告)号:CN118300904A

主分类号:H04L9/40

分类号:H04L9/40;H04L67/10;H04L9/00;H04L9/08;G06N20/00;G06F9/50;G06F21/60;G06F21/62

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要:本发明公开了一种基于同态的分组可验证联邦学习方法,包括初始化阶段、本地模型训练及参数上传阶段、聚合阶段以及验证阶段。初始化阶段主要进行参数生成等过程,为后续模型训练做准备;本地模型训练及参数上传阶段由参与方进行本地模型训练并对模型参数施加掩码、分组内生成验证标签、以组为单位以秘密分享的方式上传参数等过程,确保后续信息聚合;聚合阶段由双服务器完成,将接收到的参数与标签分别聚合,再将结果发送给各参与方;验证阶段基于同态加密技术通过验证标签对聚合结果进行检验。本发明通过参与方验证聚合结果的正确性来防止恶意服务器篡改参数和返回错误聚合结果,保证了模型的正确性及可用性。

主权项:1.一种基于同态的分组可验证联邦学习方法,其特征在于,包括以下步骤:双服务器对全局模型参数进行初始化处理,得到初始化模型;通过双服务器对全部参与方进行分组;第三方对模型训练所使用到的参数进行初始化处理并选取加密密钥并将所述加密密钥发送给参与方;参与方选取本地模型训练算法,基于所述本地模型训练算法在本地数据集上对初始化模型进行训练,得到本地参数,参与方对本地参数施加掩码,各小组对施加掩码后的本地参数进行局部聚合,得到组内聚合结果和验证标签,将所述组内聚合结果和验证标签通过加密密钥加密后以秘密分享的方式发送给双服务器;双服务器对所述组内聚合结果和验证标签的份额进行聚合操作,获得整体聚合结果和标签值份额,并将所述整体聚合结果和标签值份额发送给各个参与方;参与方对所述整体聚合结果和标签值份额再聚合,获得全局聚合结果和标签值,通过所述标签值对全局聚合结果进行验证,判断是否继续进行训练。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 暨南大学 一种基于同态的分组可验证联邦学习方法

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