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本发明公开了一种基于联邦学习的反非法诱导方法、系统及模型介质，其中方法通过联邦学习，用户侧和系统侧的原始数据得到保护，不需要直接共享数据，从而提高了数据隐私和安全性；其次，用户侧终端和系统侧终端能够利用各自的数据进行本地模型的训练和更新，而不需要将数据发送到中央服务器，减少了数据传输和存储的风险；同时，通过多方安全计算技术，用户侧终端和系统侧终端可以对梯度进行同态加密，确保了梯度的隐私保护；另外，聚合侧终端能够将用户侧和系统侧的模型参数进行聚合，生成全局模型，综合了各方的信息，提高了模型的准确性
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116720209 A
(43)申请公布日 2023.09.08
(21)申请号 202310857736.X G06F 18/214 (2023.01)
知识产权出版社有限责任公司（原名专利文献出版社）成立于1980年8月，由国家知识产权局主管、主办。长期以来， 知识产权出版社非常重视专利数据资源的建设工作， 经过多年来的积累，已经收藏了数以亿计的中外专利数据资源。
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