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申请/专利权人：湖南工学院
摘要：面向工业互联网数据安全共享的联邦学习认证系统及方法，涉及人工智能技术与信息安全交叉领域，该系统包括：云服务器，用于本地模型聚合成全局模型并把全局模型分发给参与者，群密钥的生成更新；参与者，参与数据共享的企业，利用其本地数据独立地执行联邦学习训练任务，将训练好的本地模型提交至云服务器；可信机构（TA），生成云服务器和参与者的部分公私钥并为参与者提供伪身份，追踪恶意参与者的身份。本发明能够在保证企业数据完整性和安全性的前提下，实现企业间的数据互通，解决数据孤岛问题，从而有效促进工业大数据产业协同发展和应用创新。
主权项：1.一种面向工业互联网数据安全共享的联邦学习认证系统，其特征在于，包括：云服务器，用于接收来自参与者的本地模型，并将它们整合成一个全局模型，所述全局模型随后会被分发给所有参与者，用于下一轮的训练；参与者，用于参与数据共享的企业，其利用本地收集的数据训练本地模型并将训练好的模型参数传输到云服务器；TA，用于生成系统的公共参数的可信机构，所述TA为参与者分配伪身份，以确保在交互过程中保持匿名性，并在检测到恶意行为时追踪参与者的真实身份，将其透露给云服务器以撤销其参与联邦学习的资格，所述TA还为参与者和云服务器生成部分公私钥对，但不参与联邦学习过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工学院 面向工业互联网数据安全共享的联邦学习认证系统及方法
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