公开(公告)号：CN116341014B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310612723.6

申请日：2023-05-29

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王海军 ,  那崇宁 ,  卢冰洁

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种多方联邦隐私数据资源交互方法、装置和介质，该方法采用博弈论确定数据需求节点发布的数据总价及多个数据供应节点训练预设模型而从各自的第二预设数据集中提取的至少部分数据，运用联邦学习训练预设模型，并根据差分隐私模型对各自的训练过程进行隐私扰动，以获取各自的训练参数，再重新确定第一模型精度，进而重新确定第一效用值，以获取各数据供应节点提取的至少部分数据。本发明在数据总价与数据量谈判的过程中不需要传输数据，仅需在各自本地对预设模型进行训练确定数据总价和数据量，并在交互完成后进行数据资源的交换，有助于提升数据资源的交换效率；通过差分隐私模型对训练过程进行隐私扰动，保证了数据安全。

公开(公告)号：CN116341014A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310612723.6

申请日：2023-05-29

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王海军 ,  那崇宁 ,  卢冰洁

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种多方联邦隐私数据资源交互方法、装置和介质，该方法采用博弈论确定数据需求节点发布的数据总价及多个数据供应节点训练预设模型而从各自的第二预设数据集中提取的至少部分数据，运用联邦学习训练预设模型，并根据差分隐私模型对各自的训练过程进行隐私扰动，以获取各自的训练参数，再重新确定第一模型精度，进而重新确定第一效用值，以获取各数据供应节点提取的至少部分数据。本发明在数据总价与数据量谈判的过程中不需要传输数据，仅需在各自本地对预设模型进行训练确定数据总价和数据量，并在交互完成后进行数据资源的交换，有助于提升数据资源的交换效率；通过差分隐私模型对训练过程进行隐私扰动，保证了数据安全。

公开(公告)号：CN115545830A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211210013.2

申请日：2022-09-30

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王海军 ,  那崇宁

IPC: G06Q30/06 ,  G06Q40/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于主从博弈的联邦数据交易方法，该交易方法在数据资源需求方与数据资源供应方之间建立联系，通过联邦学习的方法获得数据资源需求方与数据资源供应方的主从博弈均衡，数据资源需求方根据其对应的第一效用Ud函数决策出购买数据的意愿出价τ，数据资源供应方根据其对应的第二效用Us函数决策出意愿出价τ对应的意愿交付数据量χo，在意愿出价τ与意愿交付数据量χo的匹配完成后获得双方的均衡价格与均衡数量。有助于一次性完成交易，相较于传统交易方法，本发明有效地解决了数据资源需求方的数据采购价格与数据资源供应方的数据交付量关系问题，有助于构建更加健康和可持续发展的联邦数据交易。

公开(公告)号：CN115511566A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211210034.4

申请日：2022-09-30

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王海军 ,  那崇宁

IPC: G06Q30/06 ,  G06Q40/04 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于主从博弈的联邦数据差分隐私交易方法，该方法在数据资源需求方与数据资源供应方之间运用联邦学习以及差分隐私计算进行数据信息的传输，在双方之间运用主从博弈理论进行数据的意愿出价τ以及意愿交付数据量χo的决策交流，进而实现数据需求方的意愿出价τ确定以及数据资源供应方的意愿交付数据量χo确定。相较于传统方法，本发明在数据资源供需双方交互的过程中不产生实际的数据交易行为并能够保证价格信息与数据信息的高效流通，有效地解决了数据资源供需双方的意愿出价τ与意愿交付数据量χo的交互及确定问题，有助于构建更加健康和可持续发展的数据交互和交易。

公开(公告)号：CN116777012A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310519948.7

申请日：2023-05-10

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王海军 ,  那崇宁 ,  卢冰洁

IPC: G06N20/20 ,  H04L47/10

Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的多节点联邦数据交互与传输方法，所述方法在一个数据资源需求节点与多个数据资源供应节点之间建立联系，数据资源需求节点与多个数据资源供应节点运用博弈论的均衡结果来交互理论的待支付数据总价与待传输数据量、运用联邦学习技术来获得并交互理论待传输数据量对应数据集的实际机器学习结果，在各个节点的理论效用水平与实际效用水平达到一致时确定数据总价与传输数据量。相较于传统方法，本发明在信息交互过程中不产生实际的数据传输并能够准确给出数据资源需求节点所需的数据传输量以及为获得所述数据传输量的数据集而支付的总价，有助于提升单节点获取多节点数据的传输效率。