2024103743461现场可编程门阵列芯片,聚合方法,装置,设备及介质.pdf

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117972802A
(43)申请公布日2024.05.03
(21)申请号202410374346.1G06F21/60(2013.01)

(22)申请日2024.03.29

(71)申请人苏州元脑智能科技有限公司
地址215128江苏省苏州市吴中经济开发
区郭巷街道官浦路1号9幢
(72)发明人王洪良孔繁星李芮瑾刘伟
卢圣才赵川
(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限
公司11002
专利代理师聂俊伟
(51)Int.Cl.
G06F21/76(2013.01)
G06F21/72(2013.01)
G06N3/0464(2023.01)
G06N3/098(2023.01)
权利要求书4页说明书21页附图6页
(54)发明名称
现场可编程门阵列芯片、聚合方法、装置、设
备及介质
(57)摘要
本发明提供一种现场可编程门阵列芯片、聚
合方法、装置、设备及介质，涉及数据安全技术领
域，该芯片应用于服务器端，包括：安全代理电
路，用于将联邦学习任务对应的初始模型参数和
公钥信息发送至各个联邦学习参与用户端，并对
联邦学习参与用户端上传的本地模型参数信息
进行解密处理，得到目标模型参数；聚合控制模
块，用于根据模型参数聚合并行通道，将目标模
型参数中的各层模型参数进行并行聚合处理，得
到模型聚合参数，模型参数聚合并行通道的数量
是基于联邦学习任务所需的模型层数确定得到
的；全局模型生成器，用于根据模型聚合参数，对
全局模型进行更新，得到目标全局模型。本发明
确保模型聚合过程安全的同时，还可以加速实现
模型聚合。
CN117972802A
CN117972802A权利要求书1/4页

1.一种现场可编程门阵列芯片，其特征在于，应用于服务器端，包括安全代理电路、聚
合控制模块和全局模型生成器，其中：
所述安全代理电路，用于将联邦学习任务对应的初始模型参数和公钥信息发送至各个
联邦学习参与用户端，并对所述联邦学习参与用户端上传的本地模型参数信息进行解密处
理，得到目标模型参数，其中，所述本地模型参数信息是基于所述联邦学习参与用户端进行
加密得到的；
所述聚合控制模块，用于根据模型参数聚合并行通道，将所述目标模型参数中的各层
模型参数进行并行聚合处理，得到模型聚合参数，其中，所述模型参数聚合并行通道的数量
是基于所述联邦学习任务所需的模型层数确定得到的；
所述全局模型生成器，用于根据所述模型聚合参数，对全局模型进行更新，得到目标全
局模型。
2.根据权利要求1所述的现场可编程门阵列芯片，其特征在于，所述安全代理电路包括
第一隐私处理单元和第二隐私处理单元，其中：
所述第一隐私处理单元，用于根据所述联邦学习任务和非对称加密算法，生成对应的
公私钥对，其中，所述公私钥对包括所述公钥信息和私钥信息，所述公钥信息用于在所述联
邦学习参与用户端完成本地模型训练后，对训练得到的本地模型参数对应的第一哈希值和
对称密钥进行加密处理，所述对称密钥用于对所述本地模型参数进行加密处理；所述私钥
信息用于对加密处理后的第一哈希值和加密处理后的对称密钥进行解密处理；
所述第二隐私处理单元，用于对加密处理后的本地模型参数进行解密。
3.根据权利要求1所述的现场可编程门阵列芯片，其特征在于，所述安全代理电路还用
于通过主私钥，对所述初始模型参数和所述公钥信息进行签名处理，得到签名模型参数和
签名公钥信息，并将所述签名模型参数和所述签名公钥信息发送至各个所述联邦学习参与
用户端。
4.根据权利要求3所述的现场可编程门阵列芯片，其特征在于，所述安全代理电路还用
于通过所述主私钥，对所述联邦学习参与用户端上传的认证信息进行解密处理，并对解密
处理后的认证信息进行验证，以确定所述联邦学习参与用户端是否为授权用户，其中，所述
认证信息是基于所述主私钥对应的公钥信息进行加密处理得到的。
5.根据权利要求4所述的现场可编程门阵列芯片，其特征在于，所述安全代理电路中设
置有信任锚，所述主私钥在所述信任锚所保护的可信执行环境中生成。
6.一种基于权利要求1至5任一项所述现场可编程门阵列芯片的联邦学习模型聚合方
法，其特征在于，应用于服务器端，包括：
基于所述现场可编程门阵列芯片，根据联邦学习任务所需的模型层数，确定模型参数
聚合并行通道的数量，其中，所述现场可编程门阵列芯片中设置有安全代理电路，所述安全
代理电路用于对所述联邦学习任务中的数据进行加解密处理；
基于所述安全代理电路，将所述联邦学习任务对应的初始模型参数和公钥信息发送至
各个联邦学习参与用户端，其中，所述公钥信息用于在所述联邦学习参与用户端完成本地
模型训练后，对训练得到的本地模型参数对应的第一哈希值和对称密钥进行加密处理，所
述对称密