【技术实现步骤摘要】
本申请涉及一种基于同态加密的量子安全联邦学习方法及电子设备。
技术介绍
1、基于同态加密(homomorphic encryption)的方案在保护数据隐私的同时确实存在一些挑战和限制。目前基于同态加密的方案在使用时，所有客户之间共享公私钥对的协商，易引发客户对潜在数据泄露的担忧。另外，基于同态加密的方案即使受限于线性函数，也不能执行任意数量的加法，因为每次两个密文相加时误差会变大，影响使用。为此，需要对基于同态加密的方案进行改进。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于同态加密的量子安全联邦学习方法及电子设备，采用的技术方案如下：
2、一种基于同态加密的量子安全联邦学习方法，应用于第一客户端，所述方法包括：
3、基于确定的参与联邦学习的任务，生成公私钥对；
4、基于私钥，确定聚合密钥；
5、基于第一客户端的第一模型的模型参数和本地数据集，确定第一局部梯度；
6、基于所述公私钥对加密所述第一局部梯度，将加密后的所述第一局部梯度发送至
【技术保护点】
1.一种基于同态加密的量子安全联邦学习方法，应用于第一客户端，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，所述基于私钥，确定聚合密钥，包括：
3.如权利要求1所述的方法，所述基于第一客户端的第一模型的模型参数和本地数据集，确定第一局部梯度，包括：
4.如权利要求3所述的方法，所述预处理所述第一梯度，确定第一局部梯度，包括：
5.如权利要求1所述的方法，基于所述公私钥对加密的第一局部梯度，包括：
6.如权利要求1所述的方法，所述基于所述聚合密钥解密所述第一集合梯度，确定第二集合梯度，包括：
7.如权...
【技术特征摘要】
1.一种基于同态加密的量子安全联邦学习方法，应用于第一客户端，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，所述基于私钥，确定聚合密钥，包括：
3.如权利要求1所述的方法，所述基于第一客户端的第一模型的模型参数和本地数据集，确定第一局部梯度，包括：
4.如权利要求3所述的方法，所述预处理所述第一梯度，确定第一局部梯度，包括：
5.如权利要求1所述的方法，基于所述公私钥对加密的第一局部梯度，包括：
6.如权利要求1所述的方法，...
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