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申请/专利权人：山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司
摘要：本发明涉及通信技术领域，公开了一种多客户端数据隐私处理方法、系统、设备、介质及产品，包括：每个客户端对自身数据进行秘密共享和标准化处理，并使用主成分分析方法对标准化后的数据进行秘密共享和变换处理；将处理后的数据进行排序并按照设定间隔抽取设定数量的数据；将抽取的数据进行拆分并分别发送至两个服务器，以使两个服务器采用秘密共享的方式并使用瓦瑟斯坦距离结合马氏距离对所有客户端进行隐私聚类；不同类别内的客户端分别进行联邦学习的隐私计算。这样能够直接衡量多客户端数据分布之间的相似性，每个类别内的客户端的数据可被认为是独立同分布的，因而在每个类别中直接进行联邦学习会更加高效，同时保护客户端的隐私信息。
主权项：1.一种多客户端数据隐私处理方法，其特征在于，所述方法包括：每个客户端对自身数据进行秘密共享和标准化处理；每个客户端根据标准化后的数据计算本地协方差矩阵，并将所述本地协方差矩阵拆分成第一协方差矩阵和第二协方差矩阵，将所述第一协方差矩阵发送至第一服务器，将所述第二协方差矩阵发送至第二服务器，以使所述第一服务器计算得到所述第一协方差矩阵的第一共享值，所述第二服务器计算得到所述第二协方差矩阵的第二共享值，所述第二服务器将所述第二共享值发送至所述第一服务器；所述第一服务器计算得到总体协方差矩阵，并对所述总体协方差矩阵进行奇异值分解，选取若干个最大特征值并发送至所述第二服务器，对应的特征向量发送至每个客户端；每个客户端根据选取的特征向量对标准化后的数据进行变换处理；每个客户端将经过变换处理后的数据进行排序，并从排序后的数据中按照设定间隔抽取设定数量的数据；每个客户端将抽取的数据拆分为第一矩阵和第二矩阵，并将第一矩阵发送至第一服务器，将第二矩阵发送至第二服务器，以使所述第一服务器和所述第二服务器采用秘密共享的方式并使用瓦瑟斯坦距离结合马氏距离对所有客户端进行隐私聚类；在所有客户端隐私聚类后，不同类别内的客户端分别进行联邦学习的隐私计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 多客户端数据隐私处理方法、系统、设备、介质及产品
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