申请/专利权人:华为技术有限公司
申请日:2019-01-18
公开(公告)日:2021-09-21
公开(公告)号:CN113424187A
主分类号:G06F21/62(20060101)
分类号:G06F21/62(20060101);G06Q30/02(20060101)
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2021.10.12#实质审查的生效;2021.09.21#公开
摘要:一种用户设备,包括:处理器,用于:下载主机器学习模型,其中,所述主机器学习模型用于生成与所述用户设备的应用程序的使用相关的用户推荐;使用所述主机器学习模型和与所述用户设备的用户或与所述用户设备的用户交互中的一个或多个相关的数据来计算所述主机器学习模型的模型更新;使用ε‑差分隐私机制对所述计算出的模型更新进行编码;发送ε‑差分隐私编码后的模型更新。通过将ε‑差分隐私DifferentialPrivacy,简称DP应用到从所述用户设备上传到后端服务器的模型更新,增强了联合学习系统的隐私性。因为所述模型更新被散列和随机化,并且不能被单独解码以了解有关所述用户的任何信息,因此进一步增强了所述用户的隐私性。
主权项:1.一种用户设备100,其特征在于,包括:处理器102,用于:下载主机器学习模型,其中,所述主机器学习模型用于生成与所述用户设备100的应用程序的使用相关的用户推荐;使用所述主机器学习模型和与所述用户设备100的用户或与所述用户设备100的用户交互中的一个或多个相关的数据来计算所述主机器学习模型的模型更新;使用ε-差分隐私机制对所述计算出的模型更新进行编码;以及发送ε-差分隐私编码后的模型更新。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 华为技术有限公司 隐私性增强的联合学习系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。