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成都安恒信息技术有限公司张敏获国家专利权

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龙图腾网获悉成都安恒信息技术有限公司申请的专利一种支持身份证明的联邦学习方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115438322B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211047582.X,技术领域涉及:G06F21/31;该发明授权一种支持身份证明的联邦学习方法、系统、设备及介质是由张敏;熊虎;刘智远;姜毅;刘韬设计研发完成,并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

一种支持身份证明的联邦学习方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能和信息安全领域,具体地说,涉及一种支持身份证明的联邦学习方法、系统、设备及介质,通过将环签名与去中心化的区块链结构相结合引入到联邦学习算法中,解决了机器学习模型训练过程中数据来源无法保证合法性的问题,实现了对训练参与用户身份信息的保护,实现在复杂环境下仍然能满足实际的安全需求。

本发明授权一种支持身份证明的联邦学习方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种支持身份证明的联邦学习方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:初始化可信机构,生成系统安全参数,将系统安全参数和从委托人获取的利用深度学习初始化函数生成的初始全局模型M0发布在区块链中; 步骤2:将从训练参与用户获取的训练参与用户所需的身份信息和地理位置发送至可信机构注册,并将从可信机构获取的注册成功的训练参与用户的公私钥对发布在区块链上; 步骤3:将从训练参与用户获取的模型参数,利用随机梯度下降算法更新得到的训练参与用户当前的模型参数; 步骤4:根据步骤3得到的当前的模型参数,更新从训练参与用户获取的当前的训练参与用户所要签名的本地模型,根据从可信机构获取的公私钥对生成环签名,并将生成的环签名发送至MEC服务器进行验证,若通过验证,则判断当前的训练参与用户是合法用户; 步骤5:将步骤4判断出的合法的训练参与用户,计算出合法的训练参与用户的本地模型的精度损失值; 步骤6:根据步骤5计算得出的精度损失值,将精度损失值最接近1的三位合法的训练参与用户,利用设定的奖励机制给予响应奖励; 步骤7:将精度损失值最接近1的合法的训练参与用户选举为本轮的临时领导者,聚合合法的训练参与用户的本地模型,并将最新的本地模型发布到区块链中; 步骤8:获取第个合法的训练参与用户的数据点索引值,利用最小化任务的损失函数得到优化后的全局模型参数; 所述步骤4具体包括以下步骤: 步骤41:根据从训练参与用户获取的在加法循环群中选取的随机算子,计算出训练参与用户的签名元素ci,在集合Z* q中选取一个随机数r,计算出当前签名用户在加法循环群中的算子、当前签名用户的签名元素、当前签名用户的签名参数V; 步骤42:根据步骤41计算出的当前签名用户在加法循环群中的算子、当前签名用户的签名元素、当前签名用户的签名参数V、当前签名用户的公私钥对,计算出当前签名用户的本地模型的环签名; 步骤43:根据步骤41计算出的训练参与用户的签名元素ci,验证环签名是否有效,若通过验证,则判断当前的训练参与用户是合法用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人成都安恒信息技术有限公司,其通讯地址为:610000 四川省成都市自由贸易试验区成都高新区天府大道北段1480号高新孵化园6号楼110室;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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