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公开(公告)号：CN116882524A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310707082.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统，涉及网络与信息安全技术领域。解决联邦学习场景中因服务器不可信而导致参与方隐私泄露的问题。所述方法包括：参与方选择隐私预算，隐私预算加密并发送给服务器；服务器接收隐私预算进行求和，服务器与参与方协作解密得隐私预算总和，并把总和发送给参与方；参与方将隐私预算与隐私预算总和相除得聚合权重；服务器把全局模型参数发送给参与方，根据参数进行训练获得本地模型；参与方将本地梯度与聚合权重相乘，之后进行梯度裁剪；对裁剪后参数进行扰动，并发送给服务器；服务器接收梯度参数并进行聚合生成全局模型。应用于隐私数据保护领域。
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