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申请/专利权人：河北大学
摘要：本发明涉及一种对FL高维稀疏Top‑k梯度向量进行联合扰动的LDP方法，包括以下步骤：S1.确定拓展后的α‑CLDP；S2.在m个本地梯度中，确定参考索引向量基于拓展后的α‑CLDP和Bayesian攻击模型，确定攻击策略基于确定隐私预算α；S3.客户端在m个本地梯度中选取绝对值最大的k个梯度，将k个梯度的索引值确定为索引向量J；S4.基于α和拓展后的α‑CLDP，对J进行扰动，得到扰动后的索引向量S5.根据扰动后的索引向量选取梯度向量g的符号值，得到并基于J和对进行处理，得到梯度向量S6.基于中心极限定理和ActiveAVG对进行聚合。本发明可以在保证FL高水平的隐私性前提下有效提高高维加噪Top‑k梯度聚合的准确率，进而增加模型的可用性，实现模型的准确性和隐私性之间最优的平衡。
主权项：1.一种对FL高维稀疏Top-k梯度向量进行联合扰动的LDP方法，其特征是，包括以下步骤：S1.对α-CLDP进行拓展，得到拓展后的α-CLDP；S2.在m个本地梯度中，选择任意k个梯度，并将所述任意k个梯度的索引值确定为参考索引向量基于参考索引向量拓展后的α-CLDP和高维无序数据的Bayesian攻击模型，确定攻击策略基于所述攻击策略确定隐私预算α；S3.客户端在m个本地梯度中选取绝对值最大的k个梯度，将所述k个梯度的索引值确定为索引向量J；S4.客户端基于隐私预算α和拓展后的α-CLDP，对索引向量J进行扰动，得到扰动后的索引向量S5.客户端根据扰动后的索引向量从m个本地梯度中选取梯度向量g，并根据所述梯度向量g的符号值，得到并基于索引向量J和扰动后的索引向量对进行处理，得到处理后的梯度向量客户端将所述索引向量和所述处理后的梯度向量发送至服务器；S6.服务器基于索引向量中心极限定理和ActiveAVG对处理后的梯度向量进行聚合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北大学 对FL高维稀疏Top-k梯度向量进行联合扰动的LDP方法
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