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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于区块链与教师学生模型的联邦学习数据共享方法，属于车联网和区块链、联邦学习技术领域。针对传统联邦学习存在的安全和隐私问题严重阻碍车联网自动驾驶的数据共享问题，首先，设备在本地数据集上训练具备差分隐私的机器学习模型；然后，将学生模型得到的梯度添加差分隐私噪声，实现本地敏感数据隐私保护；最后，采用梯度约束机制对梯度进行聚合，领导者节点对广播中的梯度进行筛选，抵抗中毒攻击，保障系统的安全性。本发明在保护数据隐私的同时提高了系统的鲁棒性。
主权项：1.一种基于区块链与教师学生模型的联邦学习数据共享方法，其特征在于包括以下具体步骤：步骤1：设计一个车联网自动驾驶数据共享模型，初始化本地设备，包括但不限于车辆和路侧单元，执行区块链初始化，生成创世块；步骤2：本地设备使用敏感数据集和公开数据集进行差分隐私机器学习；步骤3：本地设备对学生模型训练过程中生成的梯度加入高斯噪声，以差分隐私梯度共享；步骤4：本地设备进行梯度聚合与验证，领导者节点进行梯度聚合与广播，并根据验证结果生成区块；步骤5：本地设备从区块链网络中下载新区块，获得全局梯度，并在验证全局梯度合法性后更新本地模型，然后返回步骤2开始新一轮训练，直至模型收敛或达到最大训练轮数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于区块链与教师学生模型的联邦学习数据共享方法
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