基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备
公开
摘要
本发明提供一种基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，该方法，包括：在确定MEC服务器属于已创建的可信沙盒的情况下，将MEC服务器对应的第一设备信息，以及与MEC服务器通信连接的多个本地设备所对应的第二设备信息，发送至区块链平台进行注册；基于区块链平台广播的节点选择请求，确定用于联邦学习的多个目标本地设备；接收区块链平台发送的全局模型和训练请求，控制多个目标本地设备，基于训练请求对全局模型进行训练，得到本地模型；将本地模型进行聚合，得到新全局模型。本发明提供的基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，可以解决现有技术中区块链平台的模型训练数据的隐私保护问题。
基本信息
专利标题 ：
基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579957A
申请号 ：
CN202210068424.6
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邱雪松任殷林沈韬郭少勇冯艳亓峰阮琳娜张克勤杨国铭柏粉花张驰
申请人 ：
北京邮电大学;昆明理工大学;云南省科学技术院
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 ：
程琛
优先权 ：
CN202210068424.6
主分类号 ：
G06F21/53
IPC分类号 ：
G06F21/53 G06F21/62 G06F21/64 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
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/52
在程序执行过程中，例如堆栈完整性、缓冲区溢出或防止不必要的数据擦除
G06F21/53
通过在一个限定环境下执行，例如沙箱或者安全虚拟机
法律状态
2022-06-03 ：
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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