公开(公告)号：CN117407922A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311686200.2

申请日：2023-12-11

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 闫丽丽 ,  陈良军

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/098 ,  G06N10/20 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于量子噪声的联邦学习隐私保护系统及方法，涉及量子联邦学习技术领域。该系统包括服务器，用于构建全局含量子噪声的量子变分线路模型，对量子变分线路模型进行初始化，将初始化模型参数发送至客户端；接收客户端上传的本地梯度并进行梯度聚合，根据聚合梯度更新模型参数并发送至客户端；客户端，用于构建本地含量子噪声的量子变分线路模型，接收服务器发送的初始化模型参数，利用本地数据对量子变分线路模型进行训练，获取本地梯度并上传至服务器。本发明通过利用量子线路中固有噪声对客户端数据提供隐私保护，同时也增强了模型的鲁棒性，既解决了量子线路中不可避免的噪声，又解决了量子联邦学习中用户隐私泄露的问题。

公开(公告)号：CN117407922B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311686200.2

申请日：2023-12-11

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 闫丽丽 ,  陈良军

IPC: G06F21/62 ,  G06N3/098 ,  G06N10/20 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于量子噪声的联邦学习隐私保护系统及方法，涉及量子联邦学习技术领域。该系统包括服务器，用于构建全局含量子噪声的量子变分线路模型，对量子变分线路模型进行初始化，将初始化模型参数发送至客户端；接收客户端上传的本地梯度并进行梯度聚合，根据聚合梯度更新模型参数并发送至客户端；客户端，用于构建本地含量子噪声的量子变分线路模型，接收服务器发送的初始化模型参数，利用本地数据对量子变分线路模型进行训练，获取本地梯度并上传至服务器。本发明通过利用量子线路中固有噪声对客户端数据提供隐私保护，同时也增强了模型的鲁棒性，既解决了量子线路中不可避免的噪声，又解决了量子联邦学习中用户隐私泄露的问题。