一种利用算法加速结合同态加密的联邦学习方法、程序、设备及存储介质
申请号:CN202510613320
申请日期:2025-05-13
公开号:CN120263385A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种利用算法加速结合同态加密的联邦学习方法、程序、设备及存储介质,属于数据隐私保护技术领域。本发明方法将Karatsuba算法和快速幂取模算法融入同态加密与联邦学习相结合的过程中,在Paillier同态加密的加密和解密阶段分别形成"先快速幂取模,后Karatsuba乘法"的串联协作机制。该方法在加密解密阶段采用串联协作机制,能够减少计算量,同时避免大数运算的溢出问题;且大幅降低了乘法运算的时间复杂度,进一步加速了加密解密流程。
技术关键词
联邦学习方法
客户端
数据隐私保护技术
参数
加密解密
算法模块
同态加密算法
明文
指数
计算机装置
管理服务器
训练集
计算机程序产品
处理器
私钥
指令