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摘要：本发明提供一种基于多项式分解问题的同态加密联邦学习方法，包括服务器将全局模型参数广播给各个客户端；客户端收到全局模型参数后使用本地数据训练全局模型作为自己的本地模型并发送给指定的可信的第三方加密模块；第三方加密模块将本地模型参数转换为同型的参数矩阵；并将参数矩阵中的元素位置初始化为多项式分式；并将所有客户端的多项式分式发送给服务器；服务器接收来自第三方加密模块的多项式分式后，使用定义法计算相应的反常积分，逐步还原聚合后的模型。本发明能够进一步防止隐私泄露，强化联邦学习框架的隐私安全性；本发明具有能抵抗客户端模型参数的投毒攻击、模型的推理和反演攻击的优点。
主权项：1.一种基于多项式分解问题的同态加密联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、服务器开始一轮联邦学习训练，初始化全局模型参数，并将全局模型参数广播给各个客户端；S2、客户端收到全局模型参数后使用本地数据训练全局模型作为自己的本地模型；S3、所有客户端训练完成后，将本地模型参数发送给指定的可信的第三方加密模块；S4、所述的第三方加密模块将收到的客户端的本地模型参数转换为同型的参数矩阵；并将参数矩阵中的元素位置初始化为多项式分式；并将所有客户端的多项式分式发送给服务器；S5、服务器接收来自第三方加密模块的多项式分式后，使用定义法计算相应的反常积分，逐步还原聚合后的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于多项式分解问题的同态加密联邦学习方法
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