公开(公告)号：DE112020005620T5

公开(公告)日：2022-09-15

申请号：DE112020005620

申请日：2020-11-05

Applicant: IBM

Inventor： RADHAKRISHNAN JAYARAM KALLAPALAYAM ,  THOMAS GEGI ,  VERMA ASHISH

IPC: H04L9/00

Abstract: Ausführungsformen betreffen Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen auf Grundlage eines iterativen Algorithmus in einer verteilten, föderierten, privaten und sicheren Weise. Teilnehmende Entitäten werden in einer Kooperationsbeziehung registriert. Die registrierten teilnehmenden Entitäten werden in einer Topologie angeordnet und eine topologische Datenübertragungsrichtung wird eingerichtet. Jede registrierte teilnehmende Entität empfängt einen öffentlichen additiven homomorphen Verschlüsselungs-(AHE-)-Schlüssel, und lokale ML-Modell-Gewichtungen werden mit dem empfangenen öffentlichen Schlüssel verschlüsselt. Die verschlüsselten lokalen ML-Modell-Gewichtungen werden selektiv aggregiert und in Abhängigkeit von der topologischen Datenübertragungsrichtung an eine oder mehrere beteiligte Entitäten in der Topologie verteilt. Die aggregierte Summe der verschlüsselten lokalen ML-Modell-Gewichtungen wird einer Entschlüsselung mit einem entsprechenden privaten AHE-Schlüssel unterzogen. Die entschlüsselte aggregierte Summe der verschlüsselten lokalen ML-Modell-Gewichtungen wird mit den registrierten teilnehmenden Entitäten geteilt.