差分隐私:通过在参与方的数据中引入噪声,可以有效地防止个别数据的泄露,从而保护隐私。在联邦学习中,...
一种基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法,其步骤为:中央服务器下发预训练的联邦学习全局模型,生成每个本地用户的本地模型梯度,对每个本地用户的本地模型梯度依次进行添加噪声,阈值量化,压缩量化,将压缩量化后的本地模型梯度上传至中央服务器,中央服务器对上传的本地模型梯度进行加权聚合并更新全局模型后下发...
差分隐私是一种技术手段,联邦学习基本思想是一种特定场景下的分布式的机器学习,分为横向联邦学习、纵向...
在github上非常热门的联邦学习模拟实现方案,FedAvg的代码还是非常好理解的,本文的结构将主要分为三个部分,第一部分是对FedAvg代码的讲解和修改,第二部分将差分隐私机制加入到FedAvg中,包括高斯机制和拉普拉斯机制,第三部分将同态加密算法Paillier加入到第二部分中,实现基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg,话不多说...
本发明属于信息安全,特别涉及一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习系统和方法。 背景技术: 1、联邦学习是顺应大数据时代和人工智能技术发展而兴起的一种协调多个用户共同训练模型的机制。它允许各个用户将数据保留在本地,在打破数据孤岛的同时保证参与方对数据的控制权。然而,现有的研究表明攻击者仍然可以从交互的模型...
1.一种基于差分隐私和混沌加密的联邦学习方法,应用于包括参数服务器与N个计算节点的联邦学习系统,N>1的整数,所述方法是在联邦学习训练的第i、i>0、次迭代中,执行如下操作:第1、所述参数服务端将模型参数集合下发给N个计算节点;其中,N≤N,所述N个计算i i i节点中存在N 个目标计算节点;ti第2、第k、0≤k...
基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法说明:一种基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法,其步骤为中央服务器下发预训练的联邦学习全局模...专利查询请上爱企查
中提出了一种基于本地差分隐私的联邦学习模型训练方法。该方法的主要步骤是:(1)用户初始化本地模型和本地差分隐私模块,服务器生成初始模型参数并发送给每个用户;(2)用户进行本地训练,并计算训练梯度;(3)每个用户利用本地差分隐私对其梯度进行扰动;(4)将模型参数的更新匿名发送到随机选择的k个用户;(5)服务器等待...
本发明提出了基于自适应的差分隐私的高效物联网联邦学习方法和系统,属于联邦学习。 背景技术: 1、物联网传感器和通信技术的发展,物联网设备会产生大量的数据,为了在用户数据隐私被保护的情况下,充分利用数据价值,当前常用的方法是使用联邦学习加上一些常用的加密方法进行学习训练模型。一般的联邦学习方法仍然存在隐私泄露...
一种结合个性化差分隐私的联邦学习方法和系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种结合个性化差分隐私的联邦学习方法和系统说明:本发明公开了一种结合个性化差分隐私的联邦学习方法和系统,方法包括接收服务端发送的本轮全局模型;...专利查询请上爱企查