-
公开(公告)号：CN115630713A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211061861.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及联邦学习技术领域，为样本标识符不相同下的纵向联邦学习方法、设备和介质，该方法包括：在联邦学习中的对齐阶段，通过不经意、可编程的伪随机函数OPPRF、布谷鸟哈希Cuckoo Hashing和简单哈希Simple Hashing对持有不相同样本标识符的参与方进行样本对齐，在进行样本对齐中对样本标识符添加噪音；通过Paillier同态加密完成参与方共同训练模型，利用加密手段保证训练过程参与方的隐私信息；本发明可以实现参与方样本标识符不相同下的样本对齐，在保护各个参与方隐私信息的基础上，达到共同训练模型的目的。
Search Results
1
records
(took 0.058 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
