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1. WO2020224205 - PROCÉDÉ ET APPAREIL D'APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR DE COLLABORATION SÉCURISÉE À BASE DE CHAÎNE DE BLOCS

Numéro de publication WO/2020/224205
Date de publication 12.11.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/114984
Date du dépôt international 01.11.2019
CIB
G06N 20/00 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
G06F 21/64 2013.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
21Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
60Protection de données
64Protection de l’intégrité des données, p.ex. par sommes de contrôle, certificats ou signatures
G06F 21/62 2013.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
21Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
60Protection de données
62Protection de l’accès à des données via une plate-forme, p.ex. par clés ou règles de contrôle de l’accès
CPC
G06F 21/6245
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
21Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
60Protecting data
62Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
6218to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
6245Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
G06F 21/64
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
21Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
60Protecting data
64Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
Déposants
  • 清华大学 TSINGHUA UNIVERSITY [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 徐恪 XU, Ke
  • 张智超 ZHANG, Zhichao
  • 吴波 WU, Bo
  • 李琦 LI, Qi
  • 徐松松 XU, Songsong
Mandataires
  • 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) TSINGYIHUA INTELLECTUAL PROPERTY LLC
Données relatives à la priorité
201910375181.907.05.2019CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) BLOCKCHAIN-BASED SECURE COLLABORATION DEEP LEARNING METHOD AND APPARATUS
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR DE COLLABORATION SÉCURISÉE À BASE DE CHAÎNE DE BLOCS
(ZH) 基于区块链的安全协作深度学习方法及装置
Abrégé
(EN)
A blockchain-based secure collaboration deep learning method and apparatus, the method comprising: allowing a global parameter server to collect model parameters submitted by users in each round of training and to maintain the global model; at the same time, each user uses a verification data set owned by said user to evaluate upload parameters, and achieve an optimal parameter consensus by means of a smart contract; finally, the global parameter server aggregates the optimal parameters in each round of training to obtain a final collaboratively trained global model. Thus, collaborative training can be implemented between users without disclosing private data sets, ensuring the privacy of the data of one another; by means of the parameter sharing method, the global model can learn the features of all of the data sources, improving the accuracy and generalisability of the global model.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un appareil d'apprentissage en profondeur de collaboration sécurisée basés sur une chaîne de blocs, le procédé consistant : à permettre à un serveur de paramètres global de collecter des paramètres de modèle soumis par des utilisateurs dans chaque cycle d'apprentissage et de maintenir le modèle global ; en même temps, chaque utilisateur utilise un ensemble de données de vérification détenu par ledit utilisateur pour évaluer des paramètres de téléversement, et pour obtenir un consensus de paramètres optimaux au moyen d'un contrat intelligent ; enfin, le serveur de paramètres global agrège les paramètres optimaux dans chaque cycle d'apprentissage pour obtenir un modèle global final appris de manière collaborative. Ainsi, un apprentissage collaboratif peut être mis en œuvre entre des utilisateurs sans divulguer des ensembles de données privées, garantissant la confidentialité des données les uns des autres ; au moyen du procédé de partage de paramètres, le modèle global peut apprendre les caractéristiques de toutes les sources de données, améliorant ainsi la précision et la généralisabilité du modèle global.
(ZH)
一种基于区块链的安全协作深度学习方法及装置,其中,该方法包括:允许一个全局参数服务器收集每轮训练中用户提交的模型参数并维护全局模型,同时每个用户利用自身拥有的验证数据集评估上传参数,并通过智能合约实现最优参数共识,最终由全局参数服务器聚合每轮训练中的最优参数,得到最终协作训练出的全局模型。由此,在允许用户之间在不公开隐私数据集的前提下进行协作训练,保护了彼此数据的隐私性,通过参数共享的方式让全局模型能够学习到所有数据源的特征,提高全局模型的准确率以及泛化能力。
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