| 题名 | 可信分布式服务器集群的联邦学习方法、系统及存储介质 |
| 发明人 | |
| 第一发明人 | 张殷乾
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| 申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号
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| 当前申请人 | 南方科技大学
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| 当前申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 当前第一申请人 | 南方科技大学
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| 当前第一申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 申请号 | CN202310643416.4
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| 申请日期 | 2023-06-01
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| 公开(公告)号 | CN116384514B
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| 公开日期 | 2023-09-29
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| 授权日期 | 2023-09-29
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| 专利状态 | 授权
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| 法律状态日期 | 2023-09-29
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| 专利类型 | 授权发明
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| 学校署名 | 第一
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| 摘要 | 本发明提供了可信分布式服务器集群的联邦学习方法、系统及存储介质，所述方法包括：多个服务器确定在当前轮次各自的客户端集合，并分别将目标模型广播至对应的客户端集合中的客户端进行训练；当各个服务器接收到对应的客户端上传的当前轮次训练结果，每个服务器将对应的当前轮次训练结果进行聚合，得到第一聚合结果；在当前轮次中经选举产生的领导者服务器获取跟随者服务器上的第一聚合结果，在可信执行环境下对各个第一聚合结果进行聚合，得到第二聚合结果；当前轮次的领导者服务器将第二聚合结果发送至各个跟随者服务器后，每个服务器将第二聚合结果作为下一轮次的目标模型进行广播。本发明可有效避免可信执行环境下联邦学习的安全问题。 |
| 其他摘要 | 本发明提供了可信分布式服务器集群的联邦学习方法、系统及存储介质，所述方法包括：多个服务器确定在当前轮次各自的客户端集合，并分别将目标模型广播至对应的客户端集合中的客户端进行训练；当各个服务器接收到对应的客户端上传的当前轮次训练结果，每个服务器将对应的当前轮次训练结果进行聚合，得到第一聚合结果；在当前轮次中经选举产生的领导者服务器获取跟随者服务器上的第一聚合结果，在可信执行环境下对各个第一聚合结果进行聚合，得到第二聚合结果；当前轮次的领导者服务器将第二聚合结果发送至各个跟随者服务器后，每个服务器将第二聚合结果作为下一轮次的目标模型进行广播。本发明可有效避免可信执行环境下联邦学习的安全问题。 |
| CPC分类号 | G06N20/00
; G06F9/5066
; Y02D10/00
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| IPC 分类号 | G06N20/00
; G06F9/50
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| INPADOC 法律状态 | （+PATENT GRANT）[2023-09-29][CN]
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| INPADOC 同族专利数量 | 1
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| 扩展同族专利数量 | 1
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| 优先权日 | 2023-06-01
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| 专利代理人 | 孙果
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| 代理机构 | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
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| 相关链接 | [来源记录] |
| 来源库 | PatSnap
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| 成果类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/639766 |
| 专题 | 工学院_计算机科学与工程系 工学院_斯发基斯可信自主研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
张殷乾,吴冠龙,牛健宇. 可信分布式服务器集群的联邦学习方法、系统及存储介质[P]. 2023-09-29.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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