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摘要：本申请公开了一种图联邦训练方法、装置、设备、存储介质及产品，参与方获取K个参与方各自基于同态加密算法生成的公钥，利用第a个参与方的公钥对第a个参与方负责的当前模型参数的梯度值进行加密，进而获取该参与方负责的当前模型参数的加密全局梯度值，并且在利用该加密全局梯度值对自己负责的当前模型参数进行更新后，将更新后的模型参数进行加密，进而获取K个参与方的更新后的加密模型参数，然后进行解密，得到更新后的各模型参数。采用本申请实施例能够避免在模型参数数量较多的情况下，攻击者能够依据模型参数反推样本数据的现象，进而避免数据泄露的风险，实现了数据可用不可见，提高数据安全。
主权项：1.一种图联邦训练方法，其特征在于，应用于参与图联邦训练的K个参与方中的任一参与方，该参与方至少拥有K个参与方各自基于同态加密算法生成的公钥，所述图联邦训练方法包括：在本次迭代中，获取K个参与方各自负责的当前模型参数，对本地数据进行训练，得到各当前模型参数的梯度值；其中，由K个参与方各自负责的当前模型参数确定当前的全局模型；分别利用第a个参与方的公钥对第a个参与方负责的当前模型参数的梯度值进行加密，得到各当前模型参数的加密梯度值；获取所述该参与方负责的当前模型参数的加密全局梯度值；其中，所述加密全局梯度值由在K个参与方训练并加密得到的所述该参与方负责的当前模型参数的加密梯度值组成，a＝1,2,...,K；根据所述加密全局梯度值对所述该参与方负责的当前模型参数进行更新，得到更新后的模型参数；利用所述该参与方的公钥对更新后的模型参数进行加密，得到更新后的加密模型参数；获取K个参与方的更新后的加密模型参数，并进行解密，得到更新后的各模型参数。
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权利要求：
百度查询： 中移(上海)信息通信科技有限公司 中移智行网络科技有限公司 中国移动通信集团有限公司 一种图联邦训练方法、装置、设备、存储介质及产品
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