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申请/专利权人:哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要:本发明公开了一种服务器端注入模型水印的联邦学习方法、系统及终端,所述方法包括:获取目标模型,并获取多个联邦参与方分别生成的水印字符串;下发目标模型给多个所述联邦参与方,多个所述联邦参与方和本地服务器分别训练目标模型,进行预设联邦轮次后的训练,得到目标全局模型和水印参数,其中,在训练所述目标模型前,根据多个所述水印字符串生成所述水印参数;将所述水印参数下发到各个所述联邦参与方。本发明服务器端统一添加水印的方式,提高了知识产权保护过程的公平性;且在联邦学习聚合阶段,兼容常用的安全策略,并有效缓解了水印相互干扰、主任务精度降低的问题。
主权项:1.一种服务器端注入模型水印的联邦学习方法,其特征在于,所述服务器端注入模型水印的联邦学习方法包括:获取目标模型,并获取多个联邦参与方分别生成的水印字符串;下发目标模型给多个所述联邦参与方,多个所述联邦参与方和本地服务器分别训练目标模型,进行预设联邦轮次后的训练,得到目标全局模型和水印参数,其中,在训练所述目标模型前,根据多个所述水印字符串生成所述水印参数;将所述水印参数下发到各个所述联邦参与方。
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百度查询: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 服务器端注入模型水印的联邦学习方法、系统及终端
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