基于TEE的联邦推荐方法、装置、设备及介质.pdf
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本发明实施例公开了一种基于TEE的联邦推荐方法、装置、设备及介质,该方法包括:基于云边端框架对任意两个边缘设备执行DH密钥交换协议并将生成的对称加密密钥存储于TEE的内存中;接收边缘设备发送的推送请求;在TEE中将存储于每个边缘设备的本地硬盘中的本地模型进行解密;在TEE中将每个边缘设备的本地数据输入至对应的解密后的本地模型中并采用对应的对称加密密钥将生成的中间结果进行加密后发送至推送请求对应的边缘设备中进行解密和推理计算以进行推送服务。本申请还涉及区块链技术,推送请求存储于区块链中。本发明基于数字签名技
基于联邦学习的数据交互方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种基于联邦学习的数据交互方法、装置、设备、存储介质及程序产品,所述方法包括:服务端设备接收客户端设备发送的携带有主任务数据交互请求;根据加密特征生成伪任务,加密特征是由参与联邦学习的至少一个客户端设备持有的本地特征进行加密处理得到的;基于主任务和伪任务构建并训练初始模型,得到全局模型;将全局模型发送至发送请求的目标客户端设备,以使目标客户端设备从全局模型中去除伪任务对应的伪任务子模型,得到主任务子模型。通过加入伪任务,改变训练模型结构,能够实现提高模型的安全性,防止模型被反向攻击导致私有数据
基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,公开了基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质,用于提高各个机构车辆业务数据的安全性。基于联邦学习的数据生成方法包括:获取多个机构业务基础数据和对应的多个机构业务利率数据;获取模型训练指令,根据模型训练指令、多个机构业务基础数据和多个机构业务利率数据进行同态加密和计算,生成多个目标同态加密业务数据;结合模型训练指令、进行模型训练与模型收敛,生成目标车辆业务联邦学习模型;获取待识别车辆基础数据,将待识别车辆基础数据输入目标车辆业务联邦学习模型中进行计算,生成目标车辆业务数据。
TEE中的安全控制方法、装置及设备、存储介质.pdf
本公开提出一种TEE中的安全控制方法、装置及设备、存储介质,所述方法应用于智能安防设备中,所述智能安防设备能够运行有可信任执行环境TEE和富执行环境REE,所述TEE中运行可信应用TA,所述REE中运行有客户端应用CA,所述方法包括:获得目标请求指令,所述目标请求指令是通过CA与TA之间的应用程序接口由REE中的CA传输至TEE中的TA的;至少获得第一参考数据,所述第一参考数据为与目标请求指令的属性相关的数据;根据第一参考数据,分析目标请求指令的合理性或合法性,得到第一分析结果;根据第一分析结果,确定是否
基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及人工智能技术领域,揭示了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:获取第m轮联邦学习的第i次迭代的各个目标客户端发送的单模型训练样本数量和单模型参数矩阵;将目标客户端的数量作为参与训练机构数量;根据所有单模型训练样本数量得到训练样本总数;根据参与训练机构数量、所有单模型参数矩阵、所有单模型训练样本数量和第i‑1次迭代的模型参数汇总矩阵计算第i次迭代的模型参数汇总矩阵;根据参与训练机构数量确定待更新的学习率;将训练样本总数、待更新的学习率和第i次迭代的模型参数汇总矩阵发送