技術(shù)編號(hào)：40656518
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及人工智能模型安全領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于環(huán)簽名的聯(lián)邦蒸餾學(xué)習(xí)隱私保護(hù)方法。背景技術(shù)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的利用分散的隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練的技術(shù)，它提供了一種隱私感知的學(xué)習(xí)范式，使得模型訓(xùn)練不需要共享原始數(shù)據(jù)。但是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架強(qiáng)制本地模型采用相同的體系結(jié)構(gòu)，不能很好地適應(yīng)具有不同計(jì)算資源的異構(gòu)客戶端；并且，模型參數(shù)編碼了有關(guān)數(shù)據(jù)集的私有信息，使得聯(lián)邦學(xué)習(xí)在傳遞模型參數(shù)時(shí)易受到白盒隱私攻擊。、聯(lián)邦蒸餾學(xué)習(xí)在各個(gè)客戶端之間傳遞知識(shí)，而不是模型參數(shù)的特點(diǎn)，較好克服了適應(yīng)具有不同計(jì)算資源...
注意：該技術(shù)已申請(qǐng)專利，請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
請(qǐng)注意，此類技術(shù)沒有源代碼，用于學(xué)習(xí)研究技術(shù)思路。