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摘要：本发明属于隐私保护技术领域，具体涉及一种面向医疗数据联邦学习的匿名认证与安全聚合方法，包括：系统初始化；联邦学习参与方Ui注册及伪身份生成；密钥生成；模型训练；随机向量生成；签名认证；会话密钥生成；聚合服务器Server进行安全聚合；通过本发明的整体系统，实现不可链接性：大幅提高了数据处理过程中联邦学习参与方隐私的安全性和保密性；梯度参数的隐私保护：在提升数据安全性的同时，保护了联邦学习参与方个人信息的隐私；提高系统安全性：有效地降低了攻击者获取敏感信息和数据的可能性，增强了系统抵御攻击的能力。
主权项：1.一种面向医疗数据联邦学习的匿名认证与安全聚合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、系统初始化；根据可信机构TA初始化系统参数和密钥，且随机选择一组安全的哈希函数，并生成主公钥和主私钥；步骤二、联邦学习参与方Ui注册及伪身份生成；根据可信机构TA，联邦学习参与方Ui随机选择临时私钥，并生成伪身份临时公钥，将其发送给可信机构TA，可信机构TA验证伪身份的有效性，并生成完整的伪身份信息；步骤三、密钥生成；根据可信机构TA和聚合服务器Server，把伪身份信息和真实身份信息分别输入可信机构TA和聚合服务器Server生成长期密钥；步骤四、模型训练；聚合服务器Server初始化全局模型得到全局模型参数，并将全局模型参数分发给所有医院的联邦学习参与方Ui；步骤五、随机向量生成；根据自身伪身份信息生成随机向量，且对本地训练好的全局模型参数进行掩码操作；步骤六、签名认证；根据本地梯度模型进行签名认证，然后将签名认证信息发送给聚合服务器Server，聚合服务器Server验证签名的有效性，并向联邦学习参与方Ui进行认证；步骤七、会话密钥生成；联邦学习参与方Ui通过聚合服务器Server根据伪身份信息生成会话密钥，用于全局模型参数传输的加密和解密；步骤八、聚合服务器Server进行安全聚合；根据聚合服务器Server对医院上传的全局模型参数更新值进行安全聚合，得到联邦平均后的模型参数，并将联邦平均后的模型参数使用会话密钥发送给各个医院的联邦学习参与方Ui。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种面向医疗数据联邦学习的匿名认证与安全聚合方法
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