申请/专利权人：之江实验室;广州大学

申请日：2021-03-18

公开（公告）日：2021-06-08

公开（公告）号：CN112926088A

主分类号：G06F21/62(20130101)

分类号：G06F21/62(20130101);G06N20/00(20190101);G06N5/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.06.25#实质审查的生效;2021.06.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。

主权项：1.一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，其特征在于，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的模型质量的权衡参数λMQ与隐私强度的权衡参数λPI的比值λMQλPI，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价来选择最佳阈值，并用自身数据集训练模型，并把选择的阈值和训练更新的模型参数发给服务器；服务器收集各个参与方的模型参数进一步训练模型，获得优化的模型参数，并更新服务阈值λMQλPI和服务成本后再发给参与方，以此服务器保持模型长期稳定的服务状态提供给参与方。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 之江实验室;广州大学 一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法

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