龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及一种联邦学习深度梯度泄露攻击的防御方法，聚焦于梯度向量，设计了一种新的联合变换框架，能够在无损隐私保护的同时，保持联邦学习中的高精度；同时通过梯度变换方法，兼顾隐私保护、训练精度以及计算效率，具体通过利用梯度与数据之间的相关性，采用连续两次迭代的梯度差来掩盖原始梯度，从而有效减少攻击者通过分析上传梯度获取私密信息的可能性。此外针对同态加密技术只能应用于整数计算的局限性，改进了加密方案，使其能够支持浮点数的整数分量，从而有效克服了Paillier加密方案在处理非整数数据时的局限性。本发明在在保持联邦系统高训练精度和效率的同时，提升了隐私保护的有效性。
主权项：1.一种联邦学习深度梯度泄露攻击的防御方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：中心服务器进行客户端选择；步骤2：基于链式原则实现数据预加密；步骤3：客户端梯度上传；步骤4：服务器聚合，汇总所有客户端的模型参数；步骤5：模型更新，使用历史梯度循环进行迭代更新，直到损失函数收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西师范大学 一种联邦学习深度梯度泄露攻击的防御方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号