基于Paillier加密的隐私保护拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统.pdfVIP

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2023-10-25 发布于四川
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基于Paillier加密的隐私保护拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统.pdf

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本发明公开了一种基于Paillier加密的隐私保护拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统，方法包括下述步骤：S1、生成密钥；S2、本地训练；S3、加密上传；S4、计算距离；S5、计算权重；S6、更新全局模型；S7、下发全局模型。现有技术中，多数技术防御联邦学习拜占庭攻击都需要获知局部模型的明文，然而这会导致用户的隐私安全得不到保障，在联邦学习框架下是不被允许的，同时一些对服务器隐藏用户局部模型的联邦学习的安全聚合方案又无法防御恶意用户的拜占庭攻击。因此本发明使用Paillier加密和拜占庭鲁棒聚合技术，同

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116938450 A (43)申请公布日 2023.10.24 (21)申请号 202310928745.3 (22)申请日 2023.07.26 (71)申请人华南理工大学地址 510640