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

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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