[发明专利]一种基于联邦学习的反非法诱导方法、系统及模型介质在审
| 申请号： | 202310857736.X | 申请日： | 2023-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN116720209A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 高磊;李祖发 | 申请（专利权）人： | 深圳安巽科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京深川专利代理事务所(普通合伙) 16058 | 代理人： | 尤巧凤 |
| 地址： | 518108 广东省深圳市南山区粤海*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的反非法诱导方法、系统及模型介质，其中方法通过联邦学习，用户侧和系统侧的原始数据得到保护，不需要直接共享数据，从而提高了数据隐私和安全性；其次，用户侧终端和系统侧终端能够利用各自的数据进行本地模型的训练和更新，而不需要将数据发送到中央服务器，减少了数据传输和存储的风险；同时，通过多方安全计算技术，用户侧终端和系统侧终端可以对梯度进行同态加密，确保了梯度的隐私保护；另外，聚合侧终端能够将用户侧和系统侧的模型参数进行聚合，生成全局模型，综合了各方的信息，提高了模型的准确性和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 非法 诱导 方法 系统 模型 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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