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基于进化计算的在垂直联邦架构下的隐私窃取防御方法

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本发明公开了一种基于进化计算的在垂直联邦架构下的隐私窃取防御方法，该方法构建了垂直于垂直联邦的深度学习框架，将用户节点和每个用户的交互信息转换成嵌入加密后上传至中央服务器，防止攻击者得到目标的隐私信息从而导致隐私的泄露。本发明基于进化算法的噪声优化迭代算法来对嵌入进行加密处理，在不断地学习训练的过程中利用反馈的实时信息去不断迭代优化噪声个体，最后达到比较完美的效果。与其他方法相比，本发明具有效率高、实用性强等特点。

著录项

公开/公告号CN113656833A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-16

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN202110907875.X
发明设计人陈晋音;杨迪烽;李荣昌;黄国瀚;
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申请日2021-08-09
分类号G06F21/62(20130101);G06F21/60(20130101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人邱启旺
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
入库时间 2023-06-19 13:16:59

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