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申请/专利权人：国际商业机器公司
摘要：实施例涉及以分布式、联合、私有和安全的方式基于迭代算法来训练机器学习模型。参与实体以协作关系注册。将注册的参与实体布置在拓扑中，建立拓扑通信方向。每个注册的参与实体接收公共附加同态加密AHE密钥，并且本地机器学习模型权重是利用接收的公钥加密的。响应于拓扑通信方向，将加密的本地机器学习模型权重选择性地聚合并分发给拓扑中的一个或多个参与实体。利用对应的私有AHE密钥，对加密的本地机器学习模型权重的聚合的总和进行解密。加密的本地机器学习模型权重的解密的聚合的总和与注册的参与实体共享。
主权项：1.一种系统，包括：处理单元，可操作地耦接到存储器；人工智能AI平台，与所述处理单元通信，所述AI平台用于训练机器学习模型，所述AI平台包括：注册管理器，用于将参与实体注册成协作关系，将注册的实体布置在拓扑中，并建立拓扑通信方向；加密管理器，用于生成公共附加同态加密AHE密钥并将其分发给每个注册的实体；实体管理器，用于利用对应的公共AHE密钥来在本地对实体本地机器学习模型权重进行加密，选择性地聚合加密的本地机器学习模型权重，以及响应于所述拓扑通信方向，将选择性地聚合的加密的权重分发给所述拓扑中的一个或多个实体；所述加密管理器用于利用与公共AHE密钥对应的私有AHE密钥对加密的本地机器学习模型权重的聚合的总和进行解密，并且将解密的聚合的总和分发给所述拓扑中的每个实体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际商业机器公司 分布式随机梯度下降的安全联合
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