摘要
本发明一种抵抗拜占庭攻击的聚类联邦学习框架与安全聚合方法及系统,系统包含三个参与方:1)客户端、2)服务器及3)可信机构;方法包括以下六个组成部分:(1)具有拜占庭鲁棒性的聚类联邦学习系统;(2)可验证正交矩阵混淆聚合;(3)安全ReLU函数计算;(4)聚合方案;(5)安全密钥转化;(6)压缩方案。本发明创新性提出聚类联邦学习安全聚合框架,并可有效抵抗拜占庭攻击恶意客户端。通过兼顾隐私安全与系统性能,可广泛适应于多种分布式计算应用场景。
技术关键词
ReLU函数
客户端
密钥
模型更新
联邦学习系统
矩阵
服务器更新
可信机构
框架
鲁棒性算法
学习算法
编码
聚类
解密
阶段
伪随机数
定义
系统为您推荐了相关专利信息
数据加解密方法
声波
相位特征
并行计算系统
信号
样本
联邦学习模型
半监督聚类方法
特征提取器
变换器