基于差分隐私图像加噪的联邦学习模型训练方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510330136.7

申请日：

2025-03-20

公开(公告)号：

CN119849603B

公开(公告)日：

2025-07-01

发明(设计)人：

束妮娜余静波颜康吴韬王怀习常超刘春生蒋儒浩

申请人：

中国人民解放军国防科技大学

申请人地址：

410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

IPC主分类号：

G06N3/098

IPC分类号：

G06N3/096 G06V10/82 G06F21/62 H04N1/44

代理机构：

西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230

代理人：

辛菲

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-06	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/098申请日:20250320
2025-04-18	公开	公开
2025-07-01	授权	授权

共 50 条

[1]

基于差分隐私图像加噪的联邦学习模型训练方法及系统 [P].

束妮娜 ;

余静波 ;

颜康 ;

吴韬 ;

王怀习 ;

常超 ;

刘春生 ;

蒋儒浩 .

中国专利 :CN119849603A ,2025-04-18

[2]

一种基于高斯差分隐私的联邦学习模型训练方法 [P].

程慧 ;

薛乔 ;

朱友文 ;

张焱 .

中国专利 :CN119884737A ,2025-04-25

[3]

基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备 [P].

刘一戈 ;

曹永知 ;

王捍贫 .

中国专利 :CN115983409B ,2025-07-25

[4]

基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法 [P].

王子龙 ;

周伊琳 ;

陈谦 ;

肖丹 ;

王鸿波 ;

陈嘉伟 ;

刘蕴琪 ;

安泽宇 .

中国专利 :CN113591145A ,2021-11-02

[5]

基于差分隐私和量化的联邦学习全局模型训练方法 [P].

王子龙 ;

周伊琳 ;

陈谦 ;

肖丹 ;

王鸿波 ;

陈嘉伟 ;

刘蕴琪 ;

安泽宇 .

中国专利 :CN113591145B ,2024-02-23

[6]

基于差分隐私的联邦学习安全训练方法及系统 [P].

林一伟 ;

张峰 ;

李照川 ;

彭朝晖 ;

王冠军 ;

韩子杭 ;

孙源 ;

郭凤 ;

张钰辰 .

中国专利 :CN121119057A ,2025-12-12

[7]

基于差分隐私联邦学习的模型训练方法、装置及设备 [P].

崔来中 ;

马嘉艇 ;

周义朋 ;

李琦 .

中国专利 :CN117349672A ,2024-01-05

[8]

基于差分隐私联邦学习的模型训练方法、装置及设备 [P].

崔来中 ;

马嘉艇 ;

周义朋 ;

李琦 .

中国专利 :CN117349672B ,2024-08-02

[9]

基于记忆重放和差分隐私的联邦持续学习训练方法 [P].

张琛 ;

白航 ;

鱼滨 ;

解宇 .

中国专利 :CN115081532B ,2024-09-06

[10]

基于记忆重放和差分隐私的联邦持续学习训练方法 [P].

张琛 ;

白航 ;

鱼滨 ;

解宇 .

中国专利 :CN115081532A ,2022-09-20

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