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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明公开了一种抗隐蔽敌手的云边协同委托学习方法、系统及存储介质，该方法至少包括如下步骤：委托方将数据随机秘密地共享，并将共享后的数据发送给两组隐蔽边缘服务器；边缘服务器执行模型计算任务，包括线性回归模型的计算，并将计算结果发送至云服务器；云服务器对边缘服务器发送的中间数据进行求和与验证，若结果一致或在预设误差范围内，则存储数据；否则，执行保证输出交付协议，并与边缘集群共同检测并定位恶意计算方。本发明将隐蔽敌手的概念应用与隐私保护机器学习中，其相比于半诚实敌手模型提高了安全性，相比于恶意敌手的验证方法更加高效。
主权项：1.一种抗隐蔽敌手的云边协同委托学习方法，其特征在于，该方法提出一个保证输出结果且可验证的抗隐蔽敌手的云边协同委托学习框架，该框架至少包括委托方、边缘服务器、云服务器；以及该方法至少包括如下步骤：委托方将数据随机秘密地共享，并将共享后的数据发送给两组隐蔽边缘服务器；边缘服务器执行模型计算任务，包括线性回归模型的计算，并将计算结果发送至云服务器；云服务器对边缘服务器发送的中间数据进行求和与验证，若结果一致或在预设误差范围内，则存储数据；否则，执行保证输出交付协议，并与边缘集群共同检测并定位恶意计算方。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 抗隐蔽敌手的云边协同委托学习方法、系统及存储介质
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