一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，包括如下步骤：S1、客户端使用本地数据训练生成式对抗网络的生成器，生成与本地数据分布相似的虚拟数据；S2、根据本地数据的隐私敏感性设定三个隐私保护等级；S3、使用同态加密技术进行模型更新操作；S4、利用基于多臂赌博机算法的动态权重优化机制，获得优先处理数据集；S5、初步更新全局模型，并通过反向推断检测机制分析生成数据，判断是否存在隐私泄露风险；S6、服务器将更新后的全局模型反馈至客户端，客户端结合本地数据继续个性化模型训练；S7、生成新的虚拟数据，进行下一轮全局模型训练。本发明专利技术结合生成式对抗网络、差分隐私与同态加密，实现了隐私保护下的高效联邦学习。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及联邦学习和隐私保护，尤其涉及一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法。

技术介绍

1、随着大数据和人工智能技术的飞速发展，机器学习模型在多个领域展现了巨大的潜力。然而，传统的集中式机器学习模式通常依赖于将所有数据集中到一个服务器或数据中心进行训练，这种方式对数据隐私提出了严峻的挑战。特别是在医疗、金融、社交网络等涉及个人敏感信息的场景中，用户数据的隐私和安全问题成为各方关注的重点。为了应对这种挑战，联邦学习(federated learning,fl)技术应运而生。联邦学习允许多个客户端(如个人设备或企业服务器)在不共享本地数据的前提下，协同训练全局模型。这种方法通过分布式计算有效地保护了数据隐私，同时保持了模型的高效训练。然而，现有的联邦学习系统依然面临着多重技术挑战。

2、首先，传统的联邦学习通常依赖于各客户端上传模型的梯度信息，由服务器负责聚合梯度并更新全局模型。虽然客户端无需直接上传原始数据，但模型梯度中的信息依然可能被恶意攻击者利用，推断出客户端的敏感数据。这一问题被称为“反向推断攻击”或“模型推断攻击”。攻击者可以通过收本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，其特征在于，所述S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，其特征在于，所述S2具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的联邦学习数据处理方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄新建，
申请(专利权)人：徐州市财政效能中心，
类型：发明
国别省市：