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摘要
本发明公开了一种基于多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法及其装置,包括：用户端采集数据,形成数据集,用户端获取第一密钥；用户端对预设的训练模型进行训练,先编码,再加密,得到密文,将密文发送至服务器；服务器检测密文是否丢失,如果丢失,生成补充密文,进行聚合；如果没有丢失,将密文进行聚合；在聚合的过程中,判断补充密文或密文的噪声预算是否充足,如果充足,将补充密文或密文继续进行聚合,得到聚合后的密文；如果不充足,对补充密文或密文进行噪声刷新,噪声刷新后,将补充密文或密文继续进行聚合,得到聚合后的密文；将聚合后的密文返回至用户端,用户端根据第一密钥解密。本申请通过以上加密过程,保证加密安全性和高效性。
- 单位
