一种面向联邦学习本地训练的高效审计方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510647886.7

申请日：

2025-05-20

公开(公告)号：

CN120708019A

公开(公告)日：

2025-09-26

发明(设计)人：

朱孔林张宇飞张琳

申请人：

北京邮电大学

申请人地址：

100876 北京市海淀区西土城路10号

IPC主分类号：

G06V10/82

IPC分类号：

G06V10/74 G06N3/0464 G06N3/084 G06N3/082

代理机构：

北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357

代理人：

朱智勇

法律状态：

公开

国省代码：

北京市市辖区

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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
2025-09-26	公开	公开
2025-10-17	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/82申请日:20250520

共 50 条

[1]

面向联邦学习的安全聚合方法及系统 [P].

回红 ;

李昕朋 ;

邱卫东 ;

唐鹏 ;

黄征 ;

王强民 ;

王杨德 ;

郭捷 .

中国专利 :CN115834409B ,2025-01-24

[2]

基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备 [P].

沈华 ;

李磊 ;

张明武 .

中国专利 :CN117057438B ,2025-06-06

[3]

一种面向弱网环境的联邦学习训练方法及系统 [P].

张传亭 ;

张雨 ;

乔静萍 ;

张海霞 ;

李悦恒 ;

李新 ;

周晓天 .

中国专利 :CN121098743A ,2025-12-09

[4]

基于联邦学习和ALQ压缩的分布式机器学习方法及系统 [P].

马汝辉 ;

郭含熙 ;

杨晴 ;

王灏 ;

华扬 ;

宋涛 ;

管海兵 .

中国专利 :CN113742778A ,2021-12-03

[5]

一种面向差分隐私的联邦学习隐私预算定制方法 [P].

朱超 ;

王博宇 ;

王小园 ;

郝新丽 ;

陈霄 .

中国专利 :CN119416255A ,2025-02-11

[6]

一种面向差分隐私的联邦学习隐私预算定制方法 [P].

朱超 ;

王博宇 ;

王小园 ;

郝新丽 ;

陈霄 .

中国专利 :CN119416255B ,2025-10-24

[7]

一种支持异构数据的联邦学习训练方法及系统 [P].

孙昊钧 .

中国专利 :CN121031828A ,2025-11-28

[8]

联邦学习审计装置、系统及方法 [P].

彭瑞 ;

孙军欢 ;

陈沫 .

中国专利 :CN113723623B ,2021-11-30

[9]

基于扩散模型的异构联邦学习隐私保护方法及系统 [P].

赵志刚 ;

郝国鹏 ;

王春晓 ;

耿丽婷 ;

王英龙 ;

杨美红 ;

张俭 ;

温华岗 ;

刘秋月 ;

臧书昌 .

中国专利 :CN118211268A ,2024-06-18

[10]

一种具有自适应部分训练的客户端异步联邦学习方法 [P].

周起航 ;

孙倩文 ;

乔建忠 .

中国专利 :CN117875453A ,2024-04-12

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