一种基于联邦学习的智能家居隐私保护方法及装置

    公开(公告)号:CN115333885B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202210719272.1

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的智能家居隐私保护方法及系统,该方法包括如下步骤:S1、智能家居设备接入网关;S2、网关为智能家居设备提供远程访问服务;S3、网关向云服务器发布边缘计算服务通告;S4、云服务器管理员向网关发起联邦学习模型的FL训练计算请求;S5与S6、云服务器FL训练计算请求;S7、云服务器收到网关的联邦学习模型后,再进行联邦学习模型的FL训练,至聚合的轮次完成;S8、网关用聚合后的模型进行FL推理处理;S9、智能家居设备用聚合后的模型进行FL推理处理;S10、智能家居设备进行数据集收集处理。本发明适合在智能家居场景中部署,在本地网关处理用户的隐私数据,可有效保护用户的隐私信息。

    一种面向隐私保护的IOT设备通信方法及系统

    公开(公告)号:CN114050976A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111208433.2

    申请日:2021-10-18

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向隐私保护的IOT设备通信方法及系统,该方法包括:步骤S1,网关接收IOT设备的DHCP请求;步骤S2,解析DHCP请求,进行边缘计算服务通告或正常转发IOT设备的消息;步骤S3,云服务器向网关或类型二IOT设备发起FL训练计算请求;步骤S4,网关或类型二IOT设备处理FL训练计算请求,进行FL训练,将训练好的模型发送给云服务器;步骤S5,云服务器接收多个网关或多个类型二IOT设备发送的模型,对同类模型进行聚合,并将聚合后的新模型下发;步骤S6,网关或类型二IOT设备根据更新模型进行FL推理处理;步骤S7,云服务器发送FL训练计算结束请求或进行自动结束处理。

    基于新型网络拥塞通告及速率调整策略的拥塞管理方法

    公开(公告)号:CN116471238A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310318853.9

    申请日:2023-03-28

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明涉及数据传输技术领域,且公开了基于新型网络拥塞通告及速率调整策略的拥塞管理方法,包括以下步骤:S1:在接收端构建用于统计接收速率并生成精准拥塞通告数据包的流量统计系统;S2:接收端依据上述系统的统计信息,判断是否为指定的队列对生成精准拥塞通告数据包,并发送给指定发送端;S3:在发送端构建速率调整系统,流量统计系统包括队列对速率统计模块和RDMA速率统计模块,每一个RDMA网卡端口均需包含一个RDMA速率统计模块。本发明,接收端将计算出的统计速率捎带在标准拥塞通告数据包16字节保留字段中,这与现有的RoCEv2拥塞管理架构兼容,不需要数据中心交换机提供额外的检测标记功能,容易部署和扩展。

    一种基于联邦学习的智能家居隐私保护方法及装置

    公开(公告)号:CN115333885A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210719272.1

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的智能家居隐私保护方法及系统,该方法包括如下步骤:S1、智能家居设备接入网关;S2、网关为智能家居设备提供远程访问服务;S3、网关向云服务器发布边缘计算服务通告;S4、云服务器管理员向网关发起联邦学习模型的FL训练计算请求;S5与S6、云服务器FL训练计算请求;S7、云服务器收到网关的联邦学习模型后,再进行联邦学习模型的FL训练,至聚合的轮次完成;S8、网关用聚合后的模型进行FL推理处理;S9、智能家居设备用聚合后的模型进行FL推理处理;S10、智能家居设备进行数据集收集处理。本发明适合在智能家居场景中部署,在本地网关处理用户的隐私数据,可有效保护用户的隐私信息。

    一种面向隐私保护的IOT设备通信方法及系统

    公开(公告)号:CN114050976B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202111208433.2

    申请日:2021-10-18

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向隐私保护的IOT设备通信方法及系统,该方法包括:步骤S1,网关接收IOT设备的DHCP请求;步骤S2,解析DHCP请求,进行边缘计算服务通告或正常转发IOT设备的消息;步骤S3,云服务器向网关或类型二IOT设备发起FL训练计算请求;步骤S4,网关或类型二IOT设备处理FL训练计算请求,进行FL训练,将训练好的模型发送给云服务器;步骤S5,云服务器接收多个网关或多个类型二IOT设备发送的模型,对同类模型进行聚合,并将聚合后的新模型下发;步骤S6,网关或类型二IOT设备根据更新模型进行FL推理处理;步骤S7,云服务器发送FL训练计算结束请求或进行自动结束处理。

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