一种景区用户隐私数据的联邦学习处理系统

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一种景区用户隐私数据的联邦学习处理系统
申请号:CN202510921762
申请日期:2025-07-04
公开号:CN120744975A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种景区用户隐私数据的联邦学习处理系统,涉及数据处理与隐私保护技术领域。系统包括数据采集模块,数据预处理模块,数据加密模块,本地模型训练模块,参数加密上传模块,参数聚合模块以及参数加密下发模块。通过数据采集模块采集景区用户隐私数据,数据经脱敏预处理后排列为2×3矩阵,通过二次校验与隐私矩阵变换的方式确保数据安全性;参数加密模块利用带权有向图加密算法对训练参数进行拓扑变换、矩阵扰动及掩码混淆处理,实现安全传输;参数聚合模块通过解密参数后,重聚梯度与权重参数,保留个性化偏移量并生成全局模型。该系统增强了用户隐私数据的安全性,同时提升模型预测精度。
技术关键词
掩码矩阵 节点 标识 数据采集模块 身份证号 网格 模型训练模块 序列 轨迹 坐标 停留点 隐私保护技术 数据加密 双曲正切函数 解密参数