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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明属于机器学习领域，涉及一种用于纵向联邦学习的鲁棒前向聚合方法，包括：任务发布者发布任务并生成公共参数，并向主动方发送初始化的顶层模型参数；被动方接受任务，初始化底层模型参数；主动方之间通过DH密钥协商协议计算随机种子，并且维护一个恶意被动方集合；被动方将本地数据输入到底层模型，获得嵌入向量同时生成本地嵌入完整性和嵌入向量有效性证据；主动方接收并验证证据的正确性，然后聚合通过验证的嵌入向量，并将聚合值作为主动方顶层模型的输入，在进行正向传播和反向传播后各主动方可以得到顶层模型以及剪切层的梯度。采用该方法能够在纵向联邦学习中抵御恶意被动方发动的投毒攻击和搭便车攻击。
主权项：1.一种用于纵向联邦学习的鲁棒前向聚合方法，其特征在于，包括：步骤1、任务发布者发布任务并生成公共参数，并向主动方发送初始化的顶层模型参数；被动方接受任务，初始化底层模型参数；主动方之间通过DH密钥协商协议计算随机种子，并且维护一个恶意被动方集合；步骤2、被动方将本地数据输入到底层模型，获得嵌入向量同时生成本地嵌入完整性和嵌入向量有效性证据；步骤3、主动方接收并验证证据的正确性，然后聚合通过验证的嵌入向量，并将聚合值作为主动方顶层模型的输入，在进行正向传播和反向传播后各主动方可以得到顶层模型以及剪切层的梯度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 一种用于纵向联邦学习的鲁棒前向聚合方法
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