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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113505882B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110531392.4
申请日：2021-05-14
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 北京大学
Abstract: 本申请公开一种基于联邦神经网络模型的数据处理方法、相关设备及介质；联邦神经网络模型中的交互层网络的模型权重被划分成：由第一参与方持有的第一权重，由第二参与方持有的第二权重；第一参与方还持有：第二权重的权重密文。方法包括：接收第一参与方发送的特征密文，特征密文是对采用第一权重对第一数据特征进行加权得到的第一加权特征，和采用权重密文对第一数据特征进行加权得到的第二加权特征进行整合得到的；对特征密文进行解密，得到目标数据特征；融合目标数据特征以及第二数据特征，得到融合数据特征；对融合数据特征进行前向计算，得到目标数据标识所对应的目标处理结果。可减少通信交互的次数，节省通信资源，提升数据处理效率。
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公开(公告)号：CN114492850A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210093687.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 北京大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、设备、介质及程序产品，属于联邦学习领域。该方法包括：第一参与方基于第一模型权重、第二模型权重密文以及第一训练样本进行前向计算，生成第一梯度乘子算子；向第二参与方发送第一梯度乘子算子；第二参与方基于第三模型权重、第四模型权重密文以及第二训练样本进行前向计算，生成第二梯度乘子算子；第二参与方基于样本标签、第一梯度乘子算子以及第二梯度乘子算子生成梯度乘子；向第一参与方发送梯度乘子密文；第二参与方基于梯度乘子进行反向计算，更新第三模型权重；第一参与方基于梯度乘子密文进行反向计算，更新第二模型权重密文。能够提高模型训练的安全性，避免数据泄露。
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公开(公告)号：CN113505882A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110531392.4
申请日：2021-05-14
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 北京大学
Abstract: 本申请公开一种基于联邦神经网络模型的数据处理方法、相关设备及介质；联邦神经网络模型中的交互层网络的模型权重被划分成：由第一参与方持有的第一权重，由第二参与方持有的第二权重；第一参与方还持有：第二权重的权重密文。方法包括：接收第一参与方发送的特征密文，特征密文是对采用第一权重对第一数据特征进行加权得到的第一加权特征，和采用权重密文对第一数据特征进行加权得到的第二加权特征进行整合得到的；对特征密文进行解密，得到目标数据特征；融合目标数据特征以及第二数据特征，得到融合数据特征；对融合数据特征进行前向计算，得到目标数据标识所对应的目标处理结果。可减少通信交互的次数，节省通信资源，提升数据处理效率。
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公开(公告)号：CN113542228B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110680161.X
申请日：2021-06-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的数据传输方法、装置以及可读存储介质，该方法包括：第一参与节点获取第一密文，根据属于第一参与节点的业务数据对第一密文进行隐私运算，生成第二密文；第一密文是指第二参与节点对初始明文进行加密处理所得的数据；对第二密文进行数值界限预估，得到第二密文对应的明文预估界限值；明文预估界限值用于表征第二密文对应的明文的数值范围；基于明文预估界限值，对第二密文进行加法偏移处理，得到第三密文；根据明文预估界限值和第三密文，生成具有多项式格式的目标压缩密文，发送目标压缩密文至第二参与节点。采用本申请，可以有效降低联邦学习任务中的通信开销，提高联邦学习任务运行的效率。
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公开(公告)号：CN113542228A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110680161.X
申请日：2021-06-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京大学
IPC: H04L29/06 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/906 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的数据传输方法、装置以及可读存储介质，该方法包括：第一参与节点获取第一密文，根据属于第一参与节点的业务数据对第一密文进行隐私运算，生成第二密文；第一密文是指第二参与节点对初始明文进行加密处理所得的数据；对第二密文进行数值界限预估，得到第二密文对应的明文预估界限值；明文预估界限值用于表征第二密文对应的明文的数值范围；基于明文预估界限值，对第二密文进行加法偏移处理，得到第三密文；根据明文预估界限值和第三密文，生成具有多项式格式的目标压缩密文，发送目标压缩密文至第二参与节点。采用本申请，可以有效降低联邦学习任务中的通信开销，提高联邦学习任务运行的效率。
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