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          中國人民解放軍國防科技大學(xué)肖儂獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利云邊端融合的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116149838B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211211579.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F9/50;該發(fā)明授權(quán)云邊端融合的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)是由肖儂;郭燁婷;蔡志平;周桐慶設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-09-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          云邊端融合的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本申請涉及一種云邊端融合的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括:云中心、邊緣服務(wù)器和終端,云中心和終端分別采用自適應(yīng)控制算法求解配置優(yōu)化模型,得到本地迭代次數(shù)、終端采樣率、卸載決策和卸載時(shí)對邊緣服務(wù)器的噪聲強(qiáng)度;云中心根據(jù)終端采樣率選擇參與訓(xùn)練的終端,當(dāng)卸載決策為1時(shí),被選擇的終端將從云中心接收的全局模型分為淺層網(wǎng)絡(luò)層和深層網(wǎng)絡(luò)層;終端根據(jù)對邊緣服務(wù)器的噪聲強(qiáng)度和第一差分隱私函數(shù)對當(dāng)前輸入批次下淺層網(wǎng)絡(luò)層的中間特征進(jìn)行擾動,根據(jù)本地迭代次數(shù)和擾動的中間特征進(jìn)行端?邊迭代訓(xùn)練后,終端合并訓(xùn)練好的淺層網(wǎng)絡(luò)層和深層網(wǎng)絡(luò)層,得到訓(xùn)練好的本地模型。采用本系統(tǒng)能夠提升模型訓(xùn)練效率,抵制邊與云的威脅攻擊。

          本發(fā)明授權(quán)云邊端融合的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種云邊端融合的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng),其特征在于,所述系統(tǒng)包括: 云中心、邊緣服務(wù)器和終端;所述云中心連接所述邊緣服務(wù)器,所述邊緣服務(wù)器連接所述終端; 云中心和終端分別采用預(yù)先設(shè)置的自適應(yīng)控制算法求解預(yù)先設(shè)置的配置優(yōu)化模型,得到本地迭代次數(shù)、終端采樣率、卸載決策和卸載時(shí)對邊緣服務(wù)器的噪聲強(qiáng)度; 云中心根據(jù)所述終端采樣率選擇參與訓(xùn)練的終端,當(dāng)所述卸載決策為1時(shí),被選擇的終端將從云中心接收的全局模型分為淺層網(wǎng)絡(luò)層和深層網(wǎng)絡(luò)層; 終端根據(jù)所述對邊緣服務(wù)器的噪聲強(qiáng)度和第一差分隱私函數(shù)對當(dāng)前輸入批次下所述淺層網(wǎng)絡(luò)層的中間特征進(jìn)行擾動,將擾動后的中間特征和所述深層網(wǎng)絡(luò)層發(fā)送給邊緣服務(wù)器; 邊緣服務(wù)器利用梯度下降法根據(jù)所述擾動后的中間特征訓(xùn)練所述深層網(wǎng)絡(luò)層,并將終端損失函數(shù)對擾動后的中間特征的梯度值返回給終端; 終端根據(jù)所述梯度值更新所述淺層網(wǎng)絡(luò)層,根據(jù)所述本地迭代次數(shù)進(jìn)行端-邊迭代訓(xùn)練后,合并訓(xùn)練好的淺層網(wǎng)絡(luò)層和從邊緣服務(wù)器接收的訓(xùn)練好的深層網(wǎng)絡(luò)層,得到訓(xùn)練好的本地模型。

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