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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。
全文数据：
权利要求：
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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