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申请/专利权人：之江实验室
摘要：本申请涉及基于欧式距离的鲁棒性联邦学习方法、系统及存储介质，该方法包括：通过服务器分别接收每个客户端发送的拆分后的本地梯度数据；在服务器之间进行交互计算，确定每个客户端的本地梯度数据与上一轮联邦学习中目标聚合梯度之间的欧式距离；基于每个客户端对应的欧式距离进行梯度聚合，在两个服务器中分别得到局部聚合梯度，并发送至每个客户端；其中，采用乘法三元组对服务器之间的交互计算进行加密；通过每个客户端，根据局部聚合梯度获得目标聚合梯度，并基于目标聚合梯度更新本地训练模型，进行下一轮联邦学习，直到达到迭代条件。本申请能够高效地确保各个客户端的数据安全和隐私，解决了无法实现高效的联邦学习隐私增强的问题。
主权项：1.一种基于欧式距离的鲁棒性联邦学习方法，应用于基于欧式距离的鲁棒性联邦学习系统，所述系统包括：两个服务器和至少两个客户端，每个所述客户端分别连接两个所述服务器；其特征在于，所述方法包括：通过所述服务器分别接收每个所述客户端发送的拆分后的本地梯度数据；在所述服务器之间进行交互计算，确定每个所述客户端的本地梯度数据与上一轮联邦学习中目标聚合梯度之间的欧式距离；基于每个所述客户端对应的欧式距离进行梯度聚合，在两个所述服务器中分别得到局部聚合梯度，并发送至每个所述客户端；其中，采用乘法三元组对所述服务器之间的交互计算进行加密；通过每个所述客户端，根据所述局部聚合梯度获得所述目标聚合梯度，并基于所述目标聚合梯度更新本地训练模型，进行下一轮联邦学习，直到达到迭代条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 基于欧式距离的鲁棒性联邦学习方法、系统及存储介质
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