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一种基于全同态加密算法的多方深度学习隐私保护方法

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本发明提供一种基于全同态加密算法的多方深度学习隐私保护方法。所述基于全同态加密算法的多方深度学习隐私保护方法，包括以下步骤：S1、分别构建参数服务器、解密服务器和N个用户Pi＝{Pi|1≤i≤N}的多方深度学习场景。本发明提供一种基于全同态加密算法的多方深度学习隐私保护方法，本发明通过构建多个参与方上传密文数据联合训练一个深度学习模型，通过利用参数服务器全同态加密的特性，在单层神经网络上使用密文计算神经网络输出值，整合了多个数据源训练深度学习模型，进而大减少了大规模的运算，并能够有效的降低了信息泄露的可能性，在保证隐私更加安全的情况下，同时避免了大量数据加解密的时间消耗和过多的资源消耗。

著录项

公开/公告号CN113761557A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-12-07

原文格式PDF
申请/专利权人积至(广州)信息技术有限公司;
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申请/专利号CN202111025100.6
发明设计人郑超;窦凤虎;万俊平;殷丽华;孙哲;
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申请日2021-09-02
分类号G06F21/60(20130101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构50219 重庆百润洪知识产权代理有限公司;
代理人李立
地址 510555 广东省广州市黄浦区(中新广州知识城)亿创街1号406房之357
入库时间 2023-06-19 13:37:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-09-05

发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06F21/60 专利申请号:2021110251006 申请公布日:20211207

发明专利申请公布后的撤回

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