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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供基于梯度的关键维度提取的联邦学习防御方法及系统，涉及联邦学习领域，其中，该方法包括：获取多个客户端提交的梯度信息；基于多个客户端提交的梯度信息，提取多个候选关键维度；通过主成分分析法基于多个客户端提交的梯度信息和多个候选关键维度，确定特征向量集合；基于特征向量集合，确定降维数据矩阵；基于降维数据矩阵，对多个客户端进行聚类；基于聚类结果，确定恶意客户端，具有在非独立同分布的数据场景下有效区分恶意梯度和良性梯度，提高联邦学习系统的健壮性的优点。
主权项：1.基于梯度的关键维度提取的联邦学习防御方法，其特征在于，包括：获取多个客户端提交的梯度信息；基于所述多个客户端提交的梯度信息，提取多个候选关键维度；通过主成分分析法基于所述多个客户端提交的梯度信息和所述多个候选关键维度，确定特征向量集合；基于所述特征向量集合，确定降维数据矩阵；基于所述降维数据矩阵，对所述多个客户端进行聚类；基于聚类结果，确定恶意客户端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于梯度的关键维度提取的联邦学习防御方法及系统
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