一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备技术

本申请实施例公开了一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备，用于在多方协同训练机器学习模型时，保障各个数据公司的数据样本不被公开。本申请实施例的联邦学习方法采用加法同态加密算法，通过密钥生成中心生成公共密钥参数和主密钥，各参与方通过公共密钥参数生成各自的参与方私钥和参与方公钥，使用各自的参与方公钥对模型参数进行加密后发送到保密节点；而后保密节点为各参与方模型添加随机扰动，从而保证在模型参数聚合过程中各参与方的模型参数的数据隐私。

【技术实现步骤摘要】
一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备
本申请实施例涉及信息安全领域，具体涉及一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备。
技术介绍
机器学习模型是机器学习领域广泛使用的回归/分类模型。在对机器学习模型训练中，需要大量的数据样本进行训练，数据样本数量越多，机器学习模型的训练效果也越好。数据公司用于大量的数据样本，可以用于进行机器学习模型的训练。但是出于保障用户数据隐私的考虑，数据公司之间并不希望在训练机器学习模型的过程中公开自己拥有的具体数据样本。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法及相关设备，用于在训练机器学习模型时，保障各个数据公司的数据样本不被公开。本申请第一方面提供一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法，应用于密钥生成中心，包括：生成公共参数和所述公共参数对应的主密钥；发送所述公共参数至多个参与方设备，以使得所述参与方设备使用所述公共参数生成参与方公钥和参与方私钥；发送所述主密钥至聚合节点，以使得所述聚合节点使用所述主密钥对多个不同参与方的第二加密模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法，应用于密钥生成中心，其特征在于，包括：/n生成公共参数和所述公共参数对应的主密钥；/n发送所述公共参数至多个参与方设备，以使得所述参与方设备使用所述公共参数生成参与方公钥和参与方私钥；/n发送所述主密钥至聚合节点，以使得所述聚合节点使用所述主密钥对多个不同参与方的第二加密模型进行解密。/n

【技术特征摘要】
1.一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法，应用于密钥生成中心，其特征在于，包括：
生成公共参数和所述公共参数对应的主密钥；
发送所述公共参数至多个参与方设备，以使得所述参与方设备使用所述公共参数生成参与方公钥和参与方私钥；
发送所述主密钥至聚合节点，以使得所述聚合节点使用所述主密钥对多个不同参与方的第二加密模型进行解密。


2.一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法，应用于参与方设备，其特征在于，包括：
接收公共参数，所述公共参数存在对应的主密钥；
根据所述公共参数生成和参与方公钥，所述参与方公钥加密的密文可以被所述主密钥解密；
获取参与方模型；
使用所述参与方公钥对所述参与方模型进行加法同态加密算法加密，得到第一加密模型；
发送所述第一加密模型和参与方公钥至保密节点，以使得所述保密节点对多个属于不同参与方的第一加密模型添加扰动；
接收所述保密节点发送的第二加密聚合模型，所述第二加密聚合模型经过所述参与方公钥加密；
根据所述公共密钥参数计算参与方私钥；
使用所述参与方私钥对所述第二加密聚合模型进行解密。


3.根据权利要求2所述的多密钥下模型聚合的联邦学习方法，其特征在于，所述获取参与方模型参数，包括：
获取初始模型和本地训练数据，所述本地训练数据为所述参与方提供的数据样本；
使用所述本地训练数据训练所述初始模型，得到参与方模型。


4.一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法，应用于保密节点，其特征在于，包括：
接收参与方设备发送的第一加密模型，所述第一加密模型经参与方公钥进行加法同态加密生成；
使用所述参与方公钥为所述第一加密模型添加随机扰动，生成第二加密模型；
发送第二加密模型至聚合节点；
接收所述聚合节点发送的第一加密聚合模型，所述第一加密聚合模型由至少两个不同参与方的第二加密模型聚合生成；
消除所述第一加密聚合模型的随机扰动，生成第二加密聚合模型；
发送所述第二加密聚合模型至所述参与方设备，以使得所述参与方使用对应的私钥对所述第二加密聚合模型进行解密。


5.一种多密钥下模型聚合的联邦学习方法，应用于聚合节点，其特征在于，包括：
获取主密钥，所述主密钥存在对应的公共参数；
接收保密节点发送的多个不同参与方的第二加密模型，所述第二加密模型包含随机扰动，且每个所述第二加密模型经由对应的参与方公钥加密生成，所述参与方公钥根据所述公共参数计算生成；
使用所述主密钥解密所述多个不同参与方的第二加密模型，得到多个包含随机扰动的参与方模型；
将所述多个包含随机扰动的参与方模型按照加法运算进行聚合，得到包含随机扰动的聚合模型；
接收参与方公钥，所述参与方公钥由参与方根据所述公共密钥参数按照加法同态加密算法生成；
使用所述参与方公钥对所述包含随机扰动的聚合模型进行加密，生成包含随机扰动的第一加密聚合模型；
发送所述第一加密聚合模型至所述保密节点。


6.一种密钥生成中心，其特征在于，包括：
生成单元，用于生成公共参数和所述公共参数对应的主密钥；
第一发送单元，用于发送所述公共参数至多个参与方设备，以使得所述参与方设备使用所述公共参数生成参与方公钥和参与方私钥；
第二发送单元，用于发送所述主密钥至聚合节点，以使得所述聚合节点使用所述主密钥对多个不同参与方的第二加密模型进行解密。


7.一种参与方设备，其特征在于，包括：
第一接收单元，用于接收公共参数，所述公共参数存在对应的主密钥；
密钥生成单元，用于根据所述公共参数生成参与方私钥和参与方公钥，所述参与方公钥加密的密文可以被所述主密钥解密；
获取单元，用于获取参与方模型；
加密单元，用于使用所述参与方公钥对所述参与方模型进行加法同态加密算法加密，得到第一加密模型；
发送单元，用于发送所述第一加密模型和参与方公钥至保密节点，以使得所述保密节点对多个属于不同参与方的第一加密模型进行聚合；
第二接收单元，用于接收所述保密节点发送的第二加密聚合模型，所述第二加密聚合模型经所述参与方公钥进行加密；
解密单元，用于使用所述参与方私钥对所述第二加密聚合模型进行解密。


8.根据权利要求7所述的参与方设...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋琳，郭辉，王轩，廖清，刘洋，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳，
类型：发明
国别省市：广东;44