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摘要：本发明一种融合梯度分割与矩阵混淆的联邦学习两方安全鲁棒性聚合框架及方法，框架包括三个参与方：参与方Ci；服务器P0；服务器P1。聚合方法由以下模块进行执行：1初始化模块；2参与方与本地预处理模块；3两方安全计算模块；4基于梯度距离的拜占庭鲁棒性聚合模块算法；5基于梯度L2范数的阈值鲁棒性聚合算法模块。本发明不仅可以有效保护参与方的隐私信息，还具备拜占庭鲁棒性。同时，整个系统具备高效性和稳定性，有效确保实际应用中的可靠性和实用性。
主权项：1.一种融合梯度分割与矩阵混淆的联邦学习两方安全鲁棒性聚合框架，其特征在于，该框架包括以下三个参与方：参与方Ci：作为联邦学习的参与方，其拥有本地私有数据集，参与联邦学习训练任务，每一轮提交本地的梯度数据gi，且联邦学习聚合梯度以向量的形式在服务器端进行计算；服务器P0：执行两方安全计算协议的实体之一，负责全局模型的训练与更新，生成聚合算法的额外参数；服务器P1：执行两方安全计算协议的实体之一，与P0进行两方安全协同计算，计算并生成安全混淆矩阵以及进行两方安全聚合。
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百度查询： 华东师范大学 华铵(上海)科技有限公司 上海临港华东师大先进技术研究院有限公司 融合梯度分割与矩阵混淆的联邦学习两方安全鲁棒性聚合框架及方法
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