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公开(公告)号：CN115983409A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211415508.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备，包括：客户端基于服务器发送的模型参数、预设超参数和本地数据对本地模型进行训练，获取第一梯度值；获取部分第一梯度值的索引信息，并对部分第一梯度值进行自适应裁剪，获取第二梯度值；对第二梯度值进行扰动加噪处理，将加噪后的第二梯度值与索引信息进行加密处理，获取密文；将密文发送给洗牌器，洗牌器混洗后发送给服务器，服务器对密文解密和中值填充聚合还原第一梯度值，对全局模型的模型参数进行更新。实现客户端消息匿名化，有效防止梯度攻击，并产生隐私放大效应，降低本地隐私预算及降低添加的噪声，增强数据的效用性，增强模型的准确性，降低了联邦学习的通信量。
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