[发明专利]一种面向联邦学习的自适应差分隐私保护方法在审
| 申请号： | 202211159902.0 | 申请日： | 2022-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN115935407A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 何秋;阎峻;宗悦;董梦然;胡磊;王斌;朱佳;罗远林;邹雯 | 申请（专利权）人： | 华东桐柏抽水蓄能发电有限责任公司;国网新源控股有限公司;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 陈东明 |
| 地址： | 310000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向联邦学习的自适应差分隐私保护方法。为了克服现有技术中抽水蓄能电站依靠机器进行信息检测处理时存在的信息泄露的问题；本发明服务器基于随机响应机制选择抽水蓄能电站参与训练，并建立全局模型；选中的抽水蓄能电站使用本地传感器收集到的数据信息训练全局模型，将训练得到的梯度信息添加自适应差分隐私技术上传至服务器，并计算消耗的隐私预算；服务器使用模型平均方法对不同抽水蓄能电站上传的梯度信息聚合，并用聚合后的梯度信息更新全局模型参数，再将全局模型参数传输给参与训练的抽水蓄能电站更新本地模型，在提供和传统差分隐私技术相同隐私保护级别的前提下，提高模型测试准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 联邦 学习 自适应 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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