一种基于模幂优化的安全轻量化数据交互系统

本发明涉及一种基于模幂优化的安全轻量化数据交互系统，针对现有终端数据交互方法难以有效兼顾安全性和轻量化需求的问题，提出了基于模幂优化的数据安全轻量化交互机制，以电力隐私数据分类作为数据交互的典型应用代表进行建模，并构建了边端协同的交互系统，依据数据特性、网络条件，基于联邦迁移学习，首先解决了数据异构、需求异构场景下的电力数据个性化分类需求，构建基于剪枝算法的模型压缩方案，有效减少训练过程中模型参数的传输量，缓解智能电力终端设备数据交互效率低下问题。