山东众志取得面向加密联邦学习的恶意客户端检测专利,解决联邦学习系统中潜在恶意客户端影响模型训练的问题

山东众志取得面向加密联邦学习的恶意客户端检测专利,解决联邦学习系统中潜在恶意客户端影响模型训练的问题
2024年09月08日 20:55 金融界网站

本文源自:金融界

金融界 2024 年 9 月 8 日消息,天眼查知识产权信息显示,山东众志电子有限公司取得一项名为“面向加密联邦学习的恶意客户端检测方法、装置、电子设备及存储介质“,授权公告号 CN118316699B,申请日期为 2024 年 4 月。

专利摘要显示,本发明属于人工智能的技术领域,具体涉及一种面向加密联邦学习的恶意客户端检测方法及装置。该方法包括:基于历史迭代轮次的客户端梯度计算当前迭代轮次的裁剪阈值,并根据裁剪阈值对所有客户端的梯度进行自适应裁剪,得到中间梯度;对中间梯度添加高斯噪声,得到目标梯度并将其上传至服务端;对目标梯度的每一维元素添加索引,并使用线性回归算法计算目标梯度每一维元素的残差,以计算目标梯度每一维元素的置信度,以根据置信度筛选出所有目标梯度中的良性梯度;对良性梯度进行聚合,将得到的全局梯度广播给所有客户端进行梯度更新。本发明解决了联邦学习系统在进行局部训练时,潜在的恶意客户端产生恶意行为影响模型训练的技术问题。

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