基于联邦泛化数据处理方法、系统、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116628497A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310583452.6

    申请日:2023-05-23

    IPC分类号: G06F18/214 G06F18/2415

    摘要: 本发明公开了一种基于联邦泛化数据处理方法、系统、计算设备及存储介质,所述方法包括:基于联邦对比学习进行数据建模,将数据样本标记为异常样本和正常样本的不同类别,每个本地模型在其本地数据集上进行联邦检测任务的迭代训练,并逐步更新其自己的参数;本地更新后,在可信的中央服务器聚合所有参与联邦检测任务的本地模型的参数,经过计算后聚合形成一个全局模型,然后服务器将所述全局模型分发给参与的终端,进行下次迭代训练。本发明实现在“数据孤岛”状态下对于样本的充分学习和利用,基于对比学习技术,拉近正常样本之间的距离,拉远异常样本距离,从而实现在保护隐私的前提下,对数据的建模,并为异常检测打下基础。