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本发明公开了一种结合个性化差分隐私的联邦学习方法和系统,方法包括:接收服务端发送的本轮全局模型;在接收到本轮全局模型后,使用隐私预算分配机制,得到本轮的隐私参数;基于本轮的隐私参数,使用采样机制,对本地数据集进行采样;在采样后的数据集上对本轮的全局模型进行训练,得到本轮的本地模型更新;应用高斯机制对本地模型更新进行加噪处理,得到加噪处理后的本地模型更新;将加噪处理后的本地模型更新上传至服务端,以使服务端基于加噪处理后的本地模型更新得到更新后的全局模型。本发明在联邦学习时,能够在满足用户个性化隐私
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113344217 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110682994.X
(22)申请日 2021.06.18
(71)申请人 中国科学技术大学
地址
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