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本发明提供了一种面向纵向联邦学习的多模态数据加密传输方法及系统，本发明结合多模态机器学习算法和纵向联邦学习架构，在保证本地数据可用不可见的前提下，构建每个参与方的局部模型学习不同模态的数据特征，提高模型的准确性和鲁棒性；利用二元泰勒级数展开解决同态加密算法无法针对涉及指数和对数运算的单项式加密的问题，无需依赖第三方协作者即可确保局部模型参数的机密性，且无需担心未经授权的原始数据访问，实现了通信过程中局部模型参数的无损加密，且对所有传输数据均加密。因此本发明可以实现实时数据的精确无损处理。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117675270A
(43)申请公布日2024.03.08
(21)申请号202311364487.7
(22)申请日2023.10.19
(71)申请人西安电子科技大学
地址7100
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