一种基于联邦模型蒸馏的混合隐私保护图像分类方法

本发明公开了一种基于联邦模型蒸馏的混合隐私保护图像分类方法，其步骤包括：1客户端预训练本地神经网络；2中心服务器获取公共数据集并随机采样，然后下发至客户端；3客户端对下发数据进行预测；4客户端对预测结果进行范数裁剪并随机拆分为预测分片，按照编号发送给对应客户端；5客户端聚合预测分片得到混淆预测并上传中心服务器；6中心服务器聚合混淆预测并添加噪声后得到全局预测，然后下发至客户端；7客户端利用全局预测蒸馏训练本地神经网络，然后再复习训练本地神经网络；8客户端利用本地神经网络进行图像分类。本发明基于联邦模型蒸馏算法，利用秘密共享思想和差分隐私技术，实现了隐私保护的图像分类。

《一种基于联邦模型蒸馏的混合隐私保护图像分类方法》是一发明专利，专利号为 2022104810801，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为许艳;尚树强;杜磊，申请日期为2022-05-05，公开（公告）日期为2025-02-14，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/764(2022.01)I;G06F21/62(2013.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：异常检测、人工智能、深度学习、数字信息安全、联邦学习、数据整合、隐私计算、知识蒸馏、隐私保护、计算机视觉、秘密共享、差分隐私、医疗影像识别、安防图像、智慧城市、多机构联合图像训练。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于联邦模型蒸馏的混合隐私保护图像分类方法，其步骤包括：1客户端预训练本地神经网络；2中心服务器获取公共数据集并随机采样，然后下发至客户端；3客户端对下发数据进行预测；4客户端对预测结果进行范数裁剪并随机拆分为预测分片，按照编号发送给对应客户端；5客户端聚合预测分片得到混淆预测并上传中心服务器；6中心服务器聚合混淆预测并添加噪声后得到全局预测，然后下发至客户端；7客户端利用全局预测蒸馏训练本地神经网络，然后再复习训练本地神经网络；8客户端利用本地神经网络进行图像分类。本发明基于联邦模型蒸馏算法，利用秘密共享思想和差分隐私技术，实现了隐私保护的图像分类。

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