清華大學;北京中關村實驗室劉卓濤獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉清華大學;北京中關村實驗室申請的專利數據處理方法及裝置獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120277547B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510771592.5,技術領域涉及:G06F18/2415;該發明授權數據處理方法及裝置是由劉卓濤;李琪;徐恪;李琦設計研發完成,并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本數據處理方法及裝置在說明書摘要公布了:本說明書提供有一種數據處理方法及裝置。在應用于基于聯邦學習的數據處理系統中的目標數據提供方時,目標數據提供方與處理系統中的其它數據提供方和目標數據使用方組成聯邦學習的集群;并且該方法包括:目標數據提供方獲取目標數據使用方發布的待訓練的全局模型;基于本地數據對全局模型進行模型訓練,得到訓練出的局部模型,并進一步生成針對局部模型的完整性承諾,將完整性承諾發送給目標數據使用方;基于目標數據使用方公開的基準模型評估局部模型的質量得分,并進一步生成針對質量得分的真實性承諾,將質量得分和真實性承諾發送給目標數據使用方;協同目標數據使用方,采用交互式驗證方式,基于真實性承諾驗證質量得分是否真實。
本發明授權數據處理方法及裝置在權利要求書中公布了:1.一種數據處理方法,其特征在于,應用于基于聯邦學習的數據處理系統,所述數據處理系統包括若干數據提供方和若干數據使用方;所述方法包括: 目標數據使用方與多個目標數據提供方組合聯邦學習的集群,并向所述集群中的目標數據提供方發布待訓練的全局模型; 各個目標數據提供方基于本地數據對所述全局模型進行模型訓練,得到訓練出的局部模型,并進一步基于預設的多方安全協議計算所述局部模型的完整性承諾,將所述完整性承諾發送給所述目標數據使用方;其中,所述多方安全協議由所述目標數據使用方與目標數據提供方之間預先協商確定; 所述目標數據使用方收到所述各個目標數據提供方發送的完整性承諾后,向所述各個目標數據提供方公開基準模型;其中,所述基準模型用于評估所述各個目標數據提供方訓練出的局部模型; 所述各個目標數據提供方基于所述基準模型評估訓練出的所述局部模型的質量得分,并進一步通過公式生成針對所述質量得分的真實性承諾,將所述質量得分和所述真實性承諾發送給所述目標數據使用方;其中,為真實性承諾的值,為目標數據提供方的局部模型的模型向量,為第二基底,為基準模型的模型向量,為第一基底,表示目標數據提供方的局部模型的質量得分,表示目標數據提供方選擇的隨機數; 所述目標數據使用方接收到所述各個目標數據提供方發送的質量得分和真實性承諾后,基于所述真實性承諾驗證所述質量得分是否真實;并進一步從通過驗證的質量得分中確定高分的目標質量得分,以及向發送所述目標質量得分的目標數據提供方獲取目標局部模型; 所述目標數據使用方計算是否成立;如果成立,確定所述目標局部模型完整,并進一步將完整的目標局部模型聚合為新的全局模型;其中,t為本次訓練所處的聯邦學習的輪次,i為所述目標數據使用方的序號,為向所述目標數據提供方獲取到的局部模型,為所述目標數據提供方發送的完整性承諾,為所述多方安全協議生成的會話密鑰,為所述目標數據使用方持有的全局密鑰。
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