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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统，从网络内部识别对同态加密联邦学习模型训练的服务器允许连接的客户端集群，并对客户端集群进行监听，得到所有客户端各自的工作状态特征信息；还从训练过程中监听得到模型的损失值变化数据，以此区分确定模型在训练过程中的关键学习期和非关键学习期；基于关键学习期和非关键学习期各自的时间属性信息，确定模型在训练过程中的客户端连接变更信息，对客户端的连接变化进行定量标定；还基于客户端连接变更信息和工作状态特征信息，调整服务器与客户端的通信连接状态，有效减少模型训练的通信开销，同时不会影响模型的精度，确保同态加密联邦学习模型的工作可靠性和安全性。
主权项：1.基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法，其特征在于，包括：对同态加密联邦学习模型训练所在服务器进行识别，得到所述服务器在网络内部的通信属性信息；基于所述通信属性信息，确定所述服务器在训练所述同态加密联邦学习模型过程中允许连接的客户端集群，并对所述客户端集群下属所有客户端进行监听，得到所有客户端各自的工作状态特征信息；对所述同态加密联邦学习模型的训练过程进行监听，得到所述同态加密联邦学习模型在训练过程中的损失值变化数据；基于所述损失值变化数据，确定所述同态加密联邦学习模型在训练过程中的所有关键学习期和所有非关键学习期；基于所述同态加密联邦学习模型下属所有关键学习期和所有非关键学习期各自的时间属性信息，确定所述同态加密联邦学习模型在训练过程中的客户端连接变更信息；基于所述客户端连接变更信息和所述工作状态特征信息，调整所述服务器与客户端的通信连接状态；并基于所述同态加密联邦学习模型的实时训练状态，调整所述服务器在所述网络内部的通信权限。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统
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