联邦学习的客户端选择方法、装置和计算机存储介质

    公开(公告)号:CN117130794B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311404191.3

    申请日:2023-10-27

    Abstract: 本申请涉及一种联邦学习的客户端选择方法、装置和计算机存储介质,所述方法包括:基于所有客户端的上一迭代轮次的损失值和本地数据集大小,确定当前迭代轮次中各客户端的单轮权重系数,根据各客户端的单轮权重系数和上一迭代轮次的历史权重系数,调整当前迭代轮次中各客户端的选择权重;根据当前迭代轮次所处的迭代轮次区间和预设的客户端选择数量阈值,确定当前迭代轮次的客户端选择数量;基于选择权重和客户端选择数量,选取当前迭代轮次的目标客户端。采用本方法解决了现有技术中限制客户端数量减少通信成本造成全局模型性能损失的问题,并将历史权重融入客户端的选取过程,平衡了联邦学习的训练效率和通信成本。

    基于联邦学习的数据保护方法、装置和系统

    公开(公告)号:CN117332451A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311437621.1

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本申请涉及一种基于联邦学习的数据保护方法、装置和系统,其中,该基于联邦学习的数据保护方法包括:发送联邦学习请求至云端服务器,联邦学习请求包括用户标识;当云端服务器接收的联邦学习请求的用户数量超过预设的数量阈值后,接收云端服务器发送的所有用户标识,并根据用户标识获取目标输入数据;根据目标输入数据,生成加密后的用户数据的密文数据和签名数据,并发送密文数据和签名数据至云端服务器,以使云端服务器生成聚合结果;接收并解密云端服务器发送的聚合结果,根据解密后的聚合结果更新用户模型,以实现用户模型的数据的保护。通过本申请,实现了横向联邦学习中用户的数据安全,进而保护用户隐私。

    一种投票的方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN117058804A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311320177.5

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本说明书公开了一种投票的方法、装置、存储介质及电子设备,服务器可确定参与投票的投票客户端、被投票方以及被投票方中的目标被投票方。并可生成各被投票方对应的投票问卷的内容,以及确定目标被投票方对应的投票问卷与其他被投票方对应的投票问卷的比例。根据内容以及比例,生成各被投票方对应的投票问卷并随机发送至投票客户端,以得到投票结果并接收,投票问卷与投票客户端的对应关系以及投票结果与各被投票方的对应关系对于服务器是未知的。根据投票结果、投票客户端的数量以及比例,确定目标被投票方对应的投票数量。该方法实现对投票方的投票选择的隐私保护,以使得投票方给出的投票选择更趋于真实从而提高投票结果的准确性。

    一种敏感问题的调查方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN117056390A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311320176.0

    申请日:2023-10-12

    Inventor: 孙设 严笑然 周丽

    Abstract: 本说明书公开了一种敏感问题的调查方法、装置、存储介质及电子设备,生成敏感问题对应的调查问卷的内容,根据指定指标,确定第一调查问卷与第二调查问卷的比例,根据内容以及比例,生成第一调查问卷以及第二调查问卷,将生成的各调查问卷随机发送至各客户端以得到答复结果,针对生成的每个调查问卷,该调查问卷与客户端的对应关系对于服务器是未知的。接收客户端返回的答复结果,答复结果与各调查问卷的对应关系对于服务器是未知的。根据答复结果、客户端的数量以及比例,确定敏感问题对应的调查结果。该方法通过指定指标,控制敏感问题对应的两种调查问卷的比例,实现对参与调查的用户的选择的隐私保护,提高了调查结果的准确性。

    数据加权处理方法、装置、电子装置和存储介质

    公开(公告)号:CN117675356A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311670476.1

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本申请涉及数据加权处理方法、装置、电子装置和存储介质,其中,该数据加权处理方法包括:接收各客户端的客户端加权数据密文和客户端权重数据密文;基于非对称密钥,对客户端加权数据密文依次进行连乘和同态运算,得到第一运算结果,并根据第一运算结果得到加权解密结果;基于非对称密钥,对客户端权重数据密文依次进行连乘和同态运算,得到第二运算结果,并根据第二运算结果得到权重解密结果;基于云端公钥和客户端公钥,对加权解密结果和权重解密结果进行运算后加密处理,得到目标加权数据密文;将目标加权数据密文发送至各客户端。通过本申请,提高了多方数据的处理效率和准确度。

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