基于差分隐私的自适应联邦学习方法技术

技术编号:45445834 阅读:11 留言:0更新日期:2025-06-06 21:43
本发明专利技术公开了一种基于差分隐私的自适应联邦学习方法,属于安全技术领域。包括以下步骤:通过客户端初始化模型,利用交叉熵损失函数训练模型,并利用未标记数据增强学习;将本地模型更新发送至中央服务器,利用全局模型指导每个客户端的本地模型训练;服务器智能选择下一轮参与聚合的客户端;客户端和中央服务器协作,实施动态模型评估机制,及时调整策略;更新后的全局模型下发给各客户端,用于下一轮的本地模型训练。本方法不仅能够根据数据的变化和模型的性能动态调整学习策略,还通过增强的语义蒸馏和多任务学习策略提高了模型的泛化能力,有效地减少了通信成本,在数据敏感和分布不均的应用场景中尤为有效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于差分隐私的自适应联邦学习方法,属于安全。


技术介绍

1、近年来,联邦学习作为一种分布式的机器学习方法,因其能够保护数据隐私、适应多个节点的参与需求,已在多个数据敏感领域中得到了广泛应用。通过让各节点在本地完成模型训练,仅传递模型更新至中央服务器进行聚合,联邦学习能够在一定程度上减少数据泄露风险。然而,现有的联邦学习方法在应用过程中依然存在一些亟待解决的问题。

2、首先,参与节点的数据分布常常存在异构性,即各节点数据特征不独立同分布。这种数据异构性会导致模型对新数据的适应性增强的同时,对旧数据的记忆出现衰退,进而引发“灾难性遗忘”现象,影响模型的泛化能力。其次,传统的联邦学习方法在模型更新过程中无法充分保护数据隐私,尤其是在数据含有敏感信息的情况下,模型更新可能泄露节点的隐私信息,存在较高的安全风险。这些问题限制了联邦学习在更高安全性和隐私保护要求的应用场景中的推广和应用。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于差分隐私的自适应联邦学习方法,旨在解决在强调隐私保护前提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述S10具体包括:

3.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述S20具体包括:

4.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述S30具体包括:

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6.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述S50具体包括:

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【技术特征摘要】

1.基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述s10具体包括:

3.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述s20具体包括:

4.根据权利要求1所述的基于差分隐私的自适应联邦学习方法,其特征在于,所述s30具体包括:

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员:王东鸿于嘉张凌孙羽朱家雄李锐鹏蒋婷婷
申请(专利权)人:云南省通信产业服务有限公司
类型:发明
国别省市:

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