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基于同态加密和秘密共享的联邦学习隐私保护方法

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摘要

本发明公开了基于同态加密和秘密共享的联邦学习隐私保护方法，所述方法包括基于同态加密的梯度保护方法和基于秘密共享的随机数保护方法两部分，主要针对初始化阶段、模型训练阶段、模型聚合阶段和模型更新阶段四个阶段。通过采用基于同态加密的梯度保护方法，实现了对梯度的保护，同时可以完成梯度密文的聚合，既有效防止梯度隐私信息的泄露，又能实现梯度的安全聚合；通过基于秘密共享的随机数保护方法，对梯度密文实现了保护，同时又对梯度密文保护的随机数进行了保护，可以有效防止聚合服务器，密钥生成服务器和参与方之间的共谋攻击，进一步保障了三者交互过程中梯度信息的安全性。

著录项

  • 公开/公告号CN113037460A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN202110235514.5

  • 发明设计人 林莉;张笑盈;

    申请日2021-03-03

  • 分类号H04L9/00(20060101);H04L9/08(20060101);G06F21/60(20130101);G06F21/62(20130101);G06N3/02(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈波

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 11:35:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-02-28

    授权

    发明专利权授予

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