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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明提出了一种基于先验信息的量子安全联邦学习客户端选择方法，包括从客户端的先验信息中采用因果推理筛选出客户端的重要先验信息，采用LSTM网络预测客户端未知信息；基于获取的客户端信息以及自身的参与意愿设计双向选择机制，把服务器和客户端之间的双向选择建模为双方效用最大化问题，设计主从博弈算法找到最优的客户端选择策略以及奖励分发策略，引入量子密钥分发技术并设计动态密钥管理策略。本发明能根据客户端的先验信息预测其未知信息，有效降低预测复杂度，充分考虑到客户端的自主性以及奖励机制在客户端选择中的作用，从而有效找到客户端选择策略以及服务器定价策略，缩短模型训练时间，提高模型训练精度，并具有更好的适用性，还引入量子密钥分发技术保证本地模型参数传输过程中的安全性。
主权项：1.一种基于先验信息的量子安全联邦学习客户端双向选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于客户端的先验信息，采用因果推理筛选对联邦学习客户端选择有显著影响的部分信息，获得客户端的重要先验信息；S2、根据步骤S1筛选出的客户端的重要先验信息，采用LSTM网络预测客户端未知信息；S3、从联邦学习中服务器和客户端两个角度出发，综合考虑联邦学习成本以及客户端参与意愿设计客户端双向选择机制；S4、设计客户端激励机制的奖励分发策略激励客户端积极参与联邦学习；S5、构建客户端双向选择机制中服务器和客户端的效用函数；S6、根据步骤S5中服务器和客户端的效用函数，把双向选择问题转变为服务器和客户端的博弈问题，设计主从博弈算法找到最优的客户端选择策略以及奖励分发策略，选择出参与联邦学习的客户端并分发奖励；S7、引入量子密钥分发技术在客户端和服务器之间实现密钥的安全分发，设计动态密钥管理策略；S8、对参与联邦学习的客户端的本地模型，根据步骤S7设计的动态密钥管理策略，选取量子密钥对训练参数进行加密。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于先验信息的量子安全联邦学习客户端双向选择方法
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