一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法(Fed‑DMDRL)，属于云迁移技术领域。针对现有的基于深度强化学习的云迁移方法存在迁移投入成本过大和迁移不稳定的问题，设计包括一个中心服务器和若干个客户端的联邦架构，其中每个客户端内部分别使用本文提出的迁移方法对数据进行训练，各个客户端的数据无需上传至服务器，而是在本地进行模型训练，最后将训练结果上传至服务器进行聚合，以此保证数据的稳定传输。扩散模型使用transformer生成数据表示，从而减少不必要的额外成本，并通过其扩散生成的数据增强样本，在不泄露原始数据的情况下，用于提升模型的训练效果，进一步提高稳定性。训练后，Fed‑DMDRL可以找出低成本且稳定的迁移策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于云迁移，具体涉及一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法。

技术介绍

1、随着云计算技术的不断成熟和普及，云迁移已成为众多企业优化资源配置、提升业务灵活性和降低成本的重要战略选择。在这一大趋势下，社交网络数据的云迁移也显得尤为必要和迫切。因此，如何高效、安全地完成社交网络数据的云迁移，已成为一个亟待解决的关键问题。特别是在迁移成本和稳定性方面，达瓦使得云迁移面临的挑战愈加复杂。所以，设计出适应不同任务需求的高效、安全稳定的云迁移策略，不仅有助于降低迁移成本，确保迁移过程的稳定性，也是实现云迁移成功、优化资源配置和应对复杂业务环境的关键。

2、现有的云迁移方法主要分为传统迁移方法和基于机器学习的迁移方法。传统迁移方法通常依赖于大量的人工操作，且由于缺乏自动化工具，重复性任务较多，使得成本增加。例如，基于虚拟机镜像的迁移方法生成和传输庞大的虚拟机镜像文件需要大量存储空间，特别是在包含大量数据的情况下。这会直接增加存储与传输成本；基于蚁群算法的迁移优化方法使用并行优化的方式提高迁移速度，但需要大量的迭代和计算才能找到一个满意的解，这本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法，其特征在于，所述步骤1中的联邦架构由一个中央服务器和多个客户端组成，客户端内部使用了基于扩散模型的强化学习；

3.根据权利要求2所述的一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法，其特征在于，所述步骤2的扩散模型包括正向扩散和反向去噪，具体为：

4.根据权利要求3所述的一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法，其特征在于，所述步骤3的具体操作为：

【技术特征摘要】

1.一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于联邦架构融合扩散模型的云安全迁移方法，其特征在于，所述步骤1中的联邦架构由一个中央服务器和多个客户端组成，客户端内部使用了基于扩散模型的强化学...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晋光，檀龙伟，王丽芳，柴锐，秦品乐，于一，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：