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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明提出了具有延迟弹性的联邦学习安全聚合方法及系统，属于分布式节点大数据分析及处理技术领域，其方法包括系统初始化阶段、密钥分发阶段、盲化数据收集阶段、聚合梯度恢复I阶段以及聚合梯度恢复II阶段。本发明结合单掩码聚合技术和密钥同态伪随机函数，显著减少客户端的计算开销，并形成了延迟弹性，提高了结果恢复效率。

主权项：1.具有延迟弹性的联邦学习安全聚合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：客户端向聚合服务器发送在线识别参数；S2：聚合服务器基于联邦学习安全聚合协议收集在线客户端的在线识别参数，并根据在线识别参数生成在线客户端身份集U1，判断在线客户端身份集U1是否满足阈值要求：若在线客户端身份集U1≥t，t为在线客户端身份的数量阈值，则继续S3；否则，终止联邦学习安全聚合协议；S3：客户端根据门限秘密共享算法生成共享秘密份额Sji，并对共享秘密份额Sji加密，生成密态秘密份额Cji，将密态秘密份额Cji发送给聚合服务器；S4：聚合服务器基于联邦学习安全聚合协议收集在线客户端的密态秘密份额Cji，并根据密态秘密份额Cji生成在线客户端身份集U2和在线客户端密态秘密份额集判断在线客户端身份集U2是否满足阈值要求：若在线客户端身份集U2≥t，则聚合服务器将在线客户端身份集U2广播至所有客户端，并继续S5；否则，终止联邦学习安全聚合协议；S5：客户端接收在线客户端密态秘密份额集对在线客户端密态秘密份额集进行解密，生成解密后的共享秘密份额集计算共享秘密份额之和将共享秘密份额之和作为密钥同态伪随机函数F·的输入，使用密钥同态伪随机函数F·计算客户端的梯度盲化值yi；客户端将梯度盲化值yi发送给聚合服务器；S6：聚合服务器基于联邦学习安全聚合协议收集在线客户端的梯度盲化值yi，并根据梯度盲化值yi生成在线客户端身份集U3，判断在线客户端身份集U3是否满足阈值要求：若在线客户端身份集U3≥t，则聚合服务器将在线客户端身份集U3广播至所有客户端，并继续S7；否则，终止联邦学习安全聚合协议；S7：客户端接收在线客户端身份集U3，并初始化去盲化因子一μi1，客户端遍历在线客户端身份集U2中的每一个客户端的逻辑身份，并根据遍历结果生成去盲化因子一μi1，根据遍历结果进行判断：若U3＝U4，则终止联邦学习安全聚合协议，并根据去盲化因子一μi1计算最终聚合梯度yz；若U3≠U4，则将去盲化因子一μi1发送给聚合服务器，并继续步骤S8；S8：聚合服务器基于联邦学习安全聚合协议收集在线客户端的去盲化因子一μi1，并根据去盲化因子一μi1生成在线客户端身份集U4，判断在线客户端身份集U4是否满足阈值要求：若在线客户端身份集U4≥t，则聚合服务器将在线客户端身份集U4广播至所有客户端，并继续S9；否则，终止联邦学习安全聚合协议；S9：客户端接收在线客户端身份集U4，并根据在线客户端身份集U4计算去盲化因子二和去盲化因子三，并将去盲化因子二和去盲化因子三同时发送给聚合服务器；S10：聚合服务器基于联邦学习安全聚合协议收集在线客户端的去盲化因子二和去盲化因子三，并根据在线客户端的去盲化因子二和去盲化因子三生成在线客户端身份集U5，判断在线客户端身份集U5是否满足阈值要求：若在线客户端身份集U5≥t，则终止联邦学习安全聚合协议；否则，根据在线客户端的去盲化因子二和去盲化因子三重构计算去盲化因子四，根据去盲化因子二、去盲化因子三和去盲化因子四计算最终聚合梯度，完成具有延迟弹性的联邦学习安全聚合。

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权利要求：

百度查询： 西安交通大学 具有延迟弹性的联邦学习安全聚合方法及系统