龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：西安电子科技大学
申请日：2024-02-03
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118051927A
主分类号：G06F21/60
分类号：G06F21/60;G06N20/00;H04L9/32
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供的面向联邦学习的数据遗忘验证方法和系统，应用于目标客户端，通过针对目标数据向服务器发出数据遗忘请求以使服务器通知其他客户端重新进行联邦学习；在本地删除目标数据后进行重训练并根据重训练过程生成第一证明；确定重训练得到的新模型的参数所对应的梯度向量并将梯度向量发送至服务器；接收其他客户端发送的第二证明和签名；根据第一证明和第二证明以及第一预设规则对重训练过程进行验证，在验证通过后基于第二预设规则对签名进行验证，在验证通过后接收参数聚合结果，基于第三预设规则对参数聚合结果进行验证，确保信息的完整性和保密性，通过参数聚合让目标客户端不必对每一个证明进行验证提高了验证效率。
主权项：1.一种面向联邦学习的数据遗忘验证方法，其特征在于，应用于目标客户端，所述方法包括：针对目标数据，向服务器发出数据遗忘请求以使所述服务器通知其他客户端重新进行联邦学习；在本地删除所述目标数据并进行重训练，并根据重训练过程生成第一证明；确定重训练得到的新模型的参数所对应的梯度向量，并将所述梯度向量发送至所述服务器；接收其他客户端基于相应的重训练情况所发送的第二证明和签名；根据所述第一证明和所述第二证明，以及第一预设规则对重训练过程进行验证，并在重训练过程验证通过后，基于第二预设规则对各所述其他客户端所发送的签名进行验证，并在签名验证通过后，接收所述服务器发送的参数聚合结果，并基于第三预设规则对所述参数聚合结果进行验证，以确定所述目标数据是否被成功遗忘，所述参数聚合结果为所述服务器对接收到的相应客户端发送的梯度向量执行聚合处理所得到的聚合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 面向联邦学习的数据遗忘验证方法和系统
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。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号