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一种基于联邦学习社交媒体用户隐私信息保护方法和系统

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本发明提供一种基于联邦学习的社交媒体用户隐私信息保护方法和保护系统，包括：确定初始通用目标识别模型，并发送至参与联邦学习的智能移动设备；利用本地数据集，对各智能移动设备的模型参数进行更新；根据各智能移动设备的数据集占比，对更新后的模型参数进行加权平均，并更新模型参数；实时监测各智能移动设备自身数据集变化情况，并更新本地数据集；当设备数量或本地数据集出现变化时，更新各智能移动设备的模型参数；根据更新后的智能移动设备的模型参数对图像中的隐私信息进行识别，并基于高斯滤波对其进行打码处理。该方法可在保证用户数据隐私的前提下，实现对图像、视频中隐私信息的保护，具有即时响应、保护隐私、适用场景多样的优点。

著录项

公开/公告号CN114003957A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人陕西师范大学;
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申请/专利号CN202111299629.7
发明设计人任杰;侯佳乐;贾晨鸽;王煜华;马苗;
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申请日2021-11-04
分类号G06F21/62(20130101);G06N20/00(20190101);
代理机构61223 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张举
地址 710119 陕西省西安市长安区西长安街620号
入库时间 2023-06-19 14:05:00

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法律状态
2022-02-01

公开

发明专利申请公布

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