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申请/专利权人：暨南大学

摘要：本发明涉及一种衡量用户可靠性的鲁棒安全联邦学习聚合方法，包括：S1、获取若干个本地数据，基于若干个本地数据训练全局模型，获取本地模型；S2、将本地模型进行拆分，将拆分后的本地模型发送至若干服务器；S3、基于若干服务器计算本地模型份额与全局模型间的欧式距离，对欧式距离进行处理，获取可靠性值；S4、根据可靠性值以及本地模型，获取聚合模型，通过聚合模型对本地模型进行更新并训练；S5、重复步骤S1‑S4，直至聚合模型达到预设标准，获取标准的聚合模型。本发明在保护用户数据隐私的同时，还有效降低了拜占庭攻击者以及低质量用户带来的负面影响，提高了联邦学习聚合方案的安全性、鲁棒性以及效率。

主权项：1.一种衡量用户可靠性的鲁棒安全联邦学习聚合方法，其特征在于，包括：S1、获取若干个本地数据，基于所述若干个本地数据训练全局模型，获取本地模型；S2、将所述本地模型进行拆分，将拆分后的本地模型发送至若干服务器；所述若干服务器包括：服务器，服务器和服务器；S3、基于所述若干服务器计算所述本地模型份额与所述全局模型间的欧式距离，对所述欧式距离进行处理，获取可靠性值；计算所述本地模型份额与所述全局模型间的欧式距离包括：基于所述若干服务器利用三方秘密共享的加法机制对本地模型与全局模型进行计算，获取本地模型与全局模型相减的计算结果；基于三方复制秘密共享的乘法机制对本地模型与全局模型相减的相减计算结果进行计算，获取所述本地模型份额与所述全局模型间的欧式距离；对所述欧式距离进行处理，获取可靠性值包括：对每个服务器所对应的欧式距离份额与常数进行乘法计算，获取欧式距离相反数的秘密份额；基于所述服务器生成随机数，将所述随机数发送至所述服务器、所述服务器根据公式进行扰动处理，并将结果发送至服务器，所述服务器将持有的欧氏距离相反数的份额发送至所述服务器；通过所述服务器所接收的和以及所述服务器持有的份额，获取可靠性的混淆值，根据两方秘密共享技术对所述可靠性的混淆值进行划分，将划分后的可靠性的混淆值份额分别发送至所述服务器和所述服务器；基于所述服务器和所述服务器利用随机数消除对所述可靠性混淆值的扰动，获取两方秘密共享形式下的可靠性值；S4、根据所述可靠性值以及所述本地模型，获取聚合模型，通过所述聚合模型对所述本地模型进行更新并训练；S5、重复步骤S1-S4，直至所述聚合模型达到预设标准，获取标准的聚合模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 暨南大学 一种衡量用户可靠性的鲁棒安全联邦学习聚合方法