公开(公告)号：CN116187465A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211431258.8

申请日：2022-11-16

Applicant: 海南大学

Inventor： 程杰仁 ,  罗平

IPC: G06N20/00

Abstract: 本申请提供了一种异步自适应联邦学习方法及装置，所述方法应用于工作节点，所述方法包括：从参数服务器接收全局模型参数，并从本地训练数据集执行本地SGD迭代；当完成指定次数的局部SGD迭代后，将本地模型参数和控制参数发送到所述参数服务器，使得所述参数服务器利用所述本地模型参数计算得到新的全局模型参数，利用所述控制参数计算得到所有工作节点上的最优SGD迭代次数的集合；接收所述参数服务器发送的最优SGD迭代次数的集合、全局模型参数和循环指数；重复上述步骤，直至获得最优全局模型参数。本申请在不同工作节点上动态确定局部SGD迭代次数，从而在时间资源预算下平衡快工作节点和慢工作节点，以获得稳定的性能。

公开(公告)号：CN112685773A

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN202011598862.0

申请日：2020-12-29

Applicant: 海南大学 ,  海南火链科技有限公司

Inventor： 程杰仁 ,  唐湘滟 ,  袁煜明 ,  李慧 ,  罗平

IPC: G06F21/62 ,  G06F16/27 ,  G06F16/23 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明提供一种基于智能合约和SGX的数据分布式隐私保护方法，S1、用户使用设备向SGX可信平台发送数据访问请求，所述SGX可信平台部署于边缘计算节点；S2、SGX可信平台接收到数据访问请求后，与部署于区块链的智能合约进行数据交互以检查是否允许用户访问数据；S3、SGX可信平台获取智能合约反馈的访问控制结果，根据访问控制结果处理用户的数据访问请求。本发明可以有效提高系统可信度，具有时效性高、延时小、数据存储可靠、可跟踪、安全性高等优点。