【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及联邦学习领域，具体涉及一种基于变分自编码器增强的联邦学习系统。
技术介绍
1、联邦学习即fl，是一种新型分布式机器学习范式，其核心理念在于通过在多个客户端间进行协作式模型训练，来确保客户数据的隐私安全。这种模式下，数据原则上保留在本地，仅将必要的模型更新信息共享至服务器，从而理论上大幅增强数据隐私保护。尽管fl被设计为一种隐私保护的分布式机器学习范式，但其在实际应用中却遭遇了深度梯度泄露即dlg攻击的严峻挑战。dlg攻击是一种联邦架学习架构下的新型威胁，它利用复杂的算法，通过分析客户端在训练过程中共享的梯度信息，能够重构出原始的敏感训练数据。这种攻击手段不仅揭示了fl在维护数据隐私方面的潜在脆弱性，而且严重威胁到了fl在实际领域中的应用。图1是常规联邦学习架构及dlg攻击的示意图，如图1所示，每个客户端clienti基于本地数据训练模型，计算一个关于其本地数据的梯度并将其发送到全局服务器global server，然后全局服务器聚合这些梯度以更新全局模型ωg。图1中也突出显示了一个潜在的梯度泄露攻击场景，如果全局服务器是恶...
【技术保护点】
1.一种基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在
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【技术特征摘要】
1.一种基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于变分自编码器增强的联邦学习系统，其特征在于：
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