基于先验信息的量子安全联邦学习客户端双向选择方法2024

专利内容

本发明提出了一种基于先验信息的量子安全联邦学习客户端选择方法，包括从客户端的先验信息中采用因果推理筛选出客户端的重要先验信息，采用LSTM网络预测客户端未知信息；基于获取的客户端信息以及自身的参与意愿设计双向选择机制，把服务器和客户端之间的双向选择建模为双方效用最大化问题，设计主从博弈算法找到最优的客户端选择策略以及奖励分发策略，引入量子密钥分发技术并设计动态密钥管理策略。本发明能根据客户端的先验信息预测其未知信息，有效降低预测复杂度，充分考虑到客户端的自主性以及奖励机制在客户端选择中的作用，从而有效找到客户端选择策略以及服务器定价策略，缩短模型训练时间，提高模型训练精度，并具有更好的适用性，还引入量子密钥分发技术保证本地模型参数传输过程中的安全性。H04L9/40(2022.01);H04L9/08(2006.01);G06N3/098(2023.01)