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本发明公开了一种基于联邦学习的隐私保护方法、存储介质及系统，方法包括步骤：采用参数加密算法对全局模型进行加密处理，得到密文模型；利用本地数据在所述密文模型上进行训练，并对得到的密文梯度信息和噪声项进行解密，得到参数梯度，采用所述参数梯度对全局模型进行更新，循环上述步骤直至模型收敛或达到指定迭代次数，获得模型参数；对模型参数进行加密，得到加密模型参数，采用加密模型参数对全局模型进行更新，得到全局加密模型；在加密全局模型上进行本地训练，实现隐私保护。本发明可以有效防止半可信的联邦学习参与者获取全局模
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112199702 A
(43)申请公布日 2021.01.08
(21)申请号 202011109363.0
(22)申请日 2020.10.16
(71)申请人 鹏城
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