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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司

摘要：本申请实施例提供基于终端自适应联邦学习的隐私泄露检测方法及系统。本实施例中，中心服务器依据获得的各物联网终端上客户端所上报物联网终端的当前可用带宽资源和当前可用计算资源等信息，从联邦分组学习训练方式、联邦集成学习训练方式以及联邦分组集成学习训练方式中，确定各物联网终端的联邦学习训练方式，将各物联网终端的联邦学习训练方式下发给各物联网终端，以由各物联网终端按照接收的该联邦学习训练方式进行模型训练，以使各物联网终端获得隐私泄露检测模型，如此，各物联网终端利用隐私泄露检测模型对该物联网终端的业务数据进行隐私泄露检测，以及时发现隐私泄露并进行有效干预，以保障隐私安全。

主权项：1.一种基于终端自适应联邦学习的隐私泄露检测方法，其特征在于，该方法应用于中心服务器，所述中心服务器连接分布式部署的多个物联网终端，所述方法包括：接收各物联网终端上搭载的客户端所上报的该客户端所处的物联网终端的当前性能；任一物联网终端的当前性能通过至少一个性能属性对应的当前属性值表征；所述至少一个性能属性为物联网终端执行联邦学习所需的性能属性；所述当前性能至少包括：当前可用带宽资源、以及当前可用计算资源；依据各物联网终端的当前性能，确定各物联网终端的联邦学习训练方式；所述联邦学习训练方式包括：联邦分组学习训练方式、联邦集成学习训练方式以及联邦分组集成学习训练方式；其中，当N1个设备类别下的物联网终端的当前性能均满足联邦分组学习训练方式所需要的性能要求时，确定各物联网终端的联邦学习训练方式为联邦分组学习训练方式；N1大于或等于1；当N2个设备类别下的物联网终端的当前性能均满足联邦集成学习训练方式所需要的性能要求时，确定各物联网终端的联邦学习训练方式为联邦集成学习训练方式；N2大于或等于1；当N3个设备类别下的物联网终端的当前性能均满足联邦分组集成学习训练方式所需要的性能要求时，确定各物联网终端的联邦学习训练方式为联邦分组集成学习训练方式；N3大于或等于1；所述N1、所述N2、和所述N3相同或不同；将各物联网终端的联邦学习训练方式下发给各物联网终端，以由各物联网终端按照接收的所述联邦学习训练方式进行模型训练；基于各物联网终端按照所述联邦学习训练方式训练出的模型，确定隐私泄露检测模型；所述隐私泄露检测模型用于对该物联网终端的业务数据进行隐私泄露检测。

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