基于Merkle树的云边协同联邦学习完整性认证方法
公开
摘要
本发明公开了基于Merkle树的云边协同联邦学习完整性认证方法，包括：(1)云端对边缘端发送的待聚合模型特征和训练集数量构建Merkle树、生成验证节点和解密边缘端的兄弟路径；(2)云端对发送给边缘端聚合后的模型特征构造Merkle树、构造加密的兄弟路径；(3)云端根据边缘端的训练集数量来聚合模型特征；(4)边缘端的数据划分；(5)边缘端的模型训练；(6)边缘端对云端发送的聚合后的模型特征构造Merkle树、生成验证节点和解密兄弟路径；(7)边缘端对发送给云端的待聚合模型特征和训练集数量构造Merkle树和构造加密的兄弟路径。本发明基于Merkle树的二叉结构、位运算的高效性，使云边协同联邦学习场景下多端之间的传输空间、时间开销均在底数级别复杂度之内。
基本信息
专利标题 ：
基于Merkle树的云边协同联邦学习完整性认证方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297728A
申请号 ：
CN202111662782.1
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
林莉杨康
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
沈波
优先权 ：
CN202111662782.1
主分类号 ：
G06F21/64
IPC分类号 ：
G06F21/64 G06F21/60 G06K9/62 G06N3/08 G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
G06F21/64
保护数据的完整性，例如使用校验和、证书或签名
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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