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公开(公告)号：CN117829308A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311780467.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N20/00 , G06Q30/0601 , G06F18/22
Abstract: 本说明书实施例提供针对联邦推荐系统的梯度攻击方法及装置，其中所述方法包括：响应于针对联邦学习任务的对象推荐请求在对象集合中选择待推荐对象，并构建用于调整待推荐对象的推荐系数的初始模拟数据；通过本地推荐模型对初始模拟数据进行处理，获得模拟梯度，确定全局推荐模型对应的全局梯度，根据全局梯度和模拟梯度对初始模拟数据进行更新，获得目标模拟数据；将目标模拟数据输入至本地推荐模型，获得预测推荐数据，基于预测推荐数据确定目标推荐对象和目标推荐信息，以及待推荐对象的待推荐信息；计算第一损失值、第二损失值；基于第一损失值和第二损失值对本地推荐模型进行调参，获得目标本地推荐模型用于参与联邦学习任务。
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