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本发明公开了一种基于联邦区块链的医疗数据分析用可扩展个性化异构方法,设计基于不同任务类型的可拓展的联邦区块链模型,采用加入差分隐私的FedProx算法建立训练模型,加入近端项以限制本地模型相对于全局模型的偏离程度,又允许结点进行不精确本地训练,以解决系统异构及统计异构问题;并且,将联邦学习算法与差分隐私结合,在本地数据集及上传模型参数时加入高斯白噪声,在区块链中,采用委员会共识机制,以达到对投毒攻击、模型梯度倒推、恶意结点攻击、中心服务器攻击的防御,利用模型相似度个性化训练,选取与本地模型梯
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117370804A
(43)申请公布日2024.01.09
(21)申请号202311338426.3G06F18/22(2023.01)
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