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公开(公告)号：CN113032399A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110339521.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/245 , G06F16/27 , G06F21/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据处理方法及装置，当接收到针对目标属性的查询请求时，从预设存储空间中的各数据表单中，确定查询请求所请求的时间段对应的数据表单，作为第一数据表单；确定第一数据表单的差分预算；获取目标属性针对第一数据表单的优先级值、访问次数和数据量级；基于第一数据表单的差分预算、目标属性针对第一数据表单的优先级、访问次数和数据量级，确定目标属性的差分预算；按照目标属性的差分预算，在目标属性针对第一数据表单的查询结果中添加噪声，得到目标查询结果。基于上述处理，可以提高在各属性的查询结果中添加的噪声的有效性。
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公开(公告)号：CN115795535A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211441070.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种自适应梯度的差分私有联邦学习方法及装置，该方法应用于联邦学习架构，所述方法包括以下步骤：聚合服务器初始化训练模型和训练参数后下发至所有终端设备，通过终端设备初始训练反馈得到量化值列表；确定迭代次数，每次迭代包括：终端设备更新本地训练集，自适应采集训练数据，确定本地训练所需差分预算，生成更新参数，计算局部代价函数值，并同训练数据样本数和更新参数一同上传至聚合服务器；聚合服务器执行终端设备过滤，确定满足数量的终端设备集合，并执行加权聚合，更新量化值列表，并下发至所有终端设备；完成预设迭代次数后，得到输出模型。基于上述处理，可以提高联邦学习在应用差分隐私时训练的收敛率。
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公开(公告)号：CN113032399B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110339521.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/245 , G06F16/27 , G06F21/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据处理方法及装置，当接收到针对目标属性的查询请求时，从预设存储空间中的各数据表单中，确定查询请求所请求的时间段对应的数据表单，作为第一数据表单；确定第一数据表单的差分预算；获取目标属性针对第一数据表单的优先级值、访问次数和数据量级；基于第一数据表单的差分预算、目标属性针对第一数据表单的优先级、访问次数和数据量级，确定目标属性的差分预算；按照目标属性的差分预算，在目标属性针对第一数据表单的查询结果中添加噪声，得到目标查询结果。基于上述处理，可以提高在各属性的查询结果中添加的噪声的有效性。
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