摘要
本发明提供一种基于多密钥的联邦学习方法及系统,该方法包括:云服务器接收各参与方发送的模型梯度密文;利用服务器代理密钥对模型梯度密文进行计算,生成重加密密文;聚合所有重加密密文,得到聚合密文组;利用服务器私钥对聚合密文组解密得到聚合梯度数据,对聚合梯度数据进行加密,得到聚合梯度密文;将聚合梯度密文分发给各参与方。利用本发明方案,可以提升联邦学习中各参与方隐私数据的安全性。
技术关键词
可信服务器
联邦学习方法
云服务器
解密密钥
公钥
解密密文
外包
加密
生成用户私钥
终端设备
联邦学习系统
密钥算法
数据
可读存储介质
信道
身份
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联邦学习方法
服务器
模型压缩
随机梯度下降
联邦学习系统
中心服务器
分片
交易数据处理系统
动态资源调度
通信信道
数据隐私保护方法
政务
智能合约验证
同态加密算法
数据加密
智能医学检测
辅助系统
多模态传感器
压电薄膜传感器
智能显示终端