一种联邦学习数据安全保护方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117290873A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311424074.3

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本申请公开了一种联邦学习数据安全保护方法、系统、设备及介质,所述方法通过获取的联邦学习用户的电力数据对本地模型进行训练后获取本地模型参数,针对本地模型参数进行第一加密获得第一加密数据和第一验证标签,基于边缘服务器对第一加密数据进行复合加密和梯度预处理,得到优化加密数据和第二验证标签,根据第二验证标签对优化加密数据进行验证,若验证通过,则利用优化加密数据对本地模型进行优化,若验证未通过,则舍弃优化加密数据。通过复合加密算法,可以大大提高数据传输中的安全性,加入边缘服务器对电力数据进行梯度预处理,可以提高训练速度,提升模型准确率,通过对本地模型进行多次训练,可以大大降低通信与计算费用支出。

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