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一种可验证的隐私保护联邦学习方法 

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申请/专利权人:桂林电子科技大学

摘要:本发明涉及隐私保护技术领域,具体涉及一种可验证的隐私保护联邦学习方法,包括以下步骤:可信机构生成单向映射函数、公钥和私钥,并将单向映射函数、公钥和私钥发送至用户,将公钥发送至服务器;用户将密文和梯度函数值发送至服务器,服务器得到加密梯度密文;服务器向预设在线用户发送解密请求,并将梯度函数值发送至用户验证聚合模型。本发明通过构造一个不可逆的单向映射函数,使用户在不需要可信第三方的情况下可以独立地验证服务器返回聚合结果的正确性。采用分布式Paillier密码系统和同态加密技术,保护用户在传输阶段的信息安全,同时可以抵抗服务器与小部分用户的共谋攻击,从而解决了传统的学习方法容易造成隐私泄露的问题。

主权项:1.一种可验证的隐私保护联邦学习方法,其特征在于,包括以下步骤:可信机构生成单向映射函数、公钥和私钥,并将所述单向映射函数、所述公钥和所述私钥发送至用户,将所述公钥发送至服务器;用户将密文和梯度函数值发送至所述服务器,所述服务器得到加密梯度密文;所述服务器向预设在线用户发送解密请求,并将所述梯度函数值发送至用户验证聚合模型。

全文数据:

权利要求:

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