某个数据比较重要，所以要同态；某一块数据相对不重要，或者是计算量过大，所以用差分隐私。
1.一种基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法,其特征在于,本地用户基于差分隐私向本地模型梯度中添加高斯噪声,基于量化对添加噪声后的本地模型梯度依次进行阈值量化和压缩量化,该训练方法的步骤包括如下:步骤1,中央服务器下发经过其预训练的联邦学习全局模型;步骤2,根据中央服务器下发的联邦学习全局模型和每个...
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...
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...
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
29、处理器,用于读取并执行所述计算机软件程序,进而实现第一方面实施例所述的基于差分隐私和联邦学习的模型参数优化方法。 30、第四方面,本发明实施例提供技术方案如下:一种非暂态计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有用于实现如第一方面实施例所述的基于差分隐私和联邦学习的模型参数优化方法的计算机软件程序。
一种基于差分隐私和混沌加密的联邦学习方法。为了保护计算节点的本地数据信息不泄露,在迭代过程中,节点采用基于差分隐私的优化算法使用本地数据对模型进行训练,然后使用混沌加密算法对更新后的本地模型参数进行加密,并将本地模型参数密文上传至参数服务器。参数服务器,使用多个计算节点上传的加密模型参数对全局模型参数进行...
联邦模型拥有者利用差分隐私技术对联邦学习的模型参数进行加噪声,生成带噪声的模型参数,之后利用用户授权密钥和安全洗牌算法加密模型参数,并将加密的联邦学习模型参数发送给用户;用户在本地使用联邦学习模型时,首先利用用户授权密钥和安全洗牌算法解密模型参数密文,得到带噪声的联邦学习模型,用户将自己的数据作为该模型的输入...
学习方法。该方法包括:客户端接收当前服务器下发的全局模型,在本地数据上进行模型训练,获得本地模型;客户端根据隐私预算向模型更新信息中添加不同程度的高斯噪声,并发送给服务器;服务器根据各个客户端的聚合权重来加权聚合所有模型更新信息,将聚合完成后得到的全局模型重新下发给客户端;服务器每经过设定数量轮次的全局...