面向電力數(shù)據(jù)分析的隱私增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架

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摘要：為解決模型更新攻擊對聯(lián)邦學(xué)習(xí)在智能電網(wǎng)中部署與應(yīng)用的安全威脅，文章基于云邊協(xié)同框架和隱私計(jì)算技術(shù)，提出一種面向電力數(shù)據(jù)分析的安全高效聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，通過差分隱私機(jī)制為客戶端訓(xùn)練模型參數(shù)添加噪聲，以保護(hù)訓(xùn)練過程中模型參數(shù)的安全性；利用秘密分享算法對噪聲模型參數(shù)進(jìn)行安全聚合，在保證模型快速收斂的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對電力數(shù)據(jù)和本地模型參數(shù)的保護(hù)。（剩余11264字）