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发明公开
一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备审中-实审

公开(公告)号：CN112183767A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011059108.X

申请日：2020-09-30

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 蒋琳 , 郭辉 , 王轩 , 廖清 , 刘洋

IPC: G06N20/20 , G06F21/60

Abstract: 本申请实施例公开了一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备，用于在多方协同训练机器学习模型时，保障各个数据公司的数据样本不被公开。本申请实施例的联邦学习方法采用加法同态加密算法，通过密钥生成中心生成公共密钥参数和主密钥，各参与方通过公共密钥参数生成各自的参与方私钥和参与方公钥，使用各自的参与方公钥对模型参数进行加密后发送到保密节点；而后保密节点为各参与方模型添加随机扰动，从而保证在模型参数聚合过程中各参与方的模型参数的数据隐私。

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