在众多技术中,差分隐私和同态加密因其独特的特性而备受关注。 差分隐私的基础与应用 差分隐私是一种统计技术,其核心思想是通过添加随机噪声来保护用户数据的隐私,同时确保数据分析的有效性。具体来说,差分隐私可以保证无论某个用户的数据是否包含在数据集中,对外部查询的结果不会有显著的差异。 这项技术广泛应用于多...
将差分隐私和同态加密结合到联邦学习中,可以获得以下几个优势: 双重保护:差分隐私和同态加密提供了双重保护,有效地保护了参与方的隐私信息。差分隐私通过添加噪声保护了数据的隐私,而同态加密则确保了数据在计算过程中的安全性。 灵活性:结合差分隐私和同态加密可以在保护隐私的同时保持数据的可用性和计算的有效性。差分...
差分隐私和同态加密技术可以分别应对上述挑战: 差分隐私:通过在参与方的数据中引入噪声,可以有效地防止个别数据的泄露,从而保护隐私。在联邦学习中,差分隐私可以用于在模型训练过程中向梯度或模型参数中添加噪声,以保护个体数据的隐私。 同态加密:同态加密可以在不暴露原始数据的情况下进行计算,因此可以在联邦学习中用于在...
在保留一定的数据可用性、统计性等基础上,通过失真等变换实现降低数据敏感度——数据脱敏;通过“去识别化”实现隐私保护——匿名化;通过加噪来抵抗差分攻击——差分隐私;甚至将个人敏感信息直接加密,然后在密文数据上直接统计与机器学习——同态加密。 然而,其中一些技术在具体的场景落地时,仍然面临着诸多挑战,如数据可...
一、引言 垂直联邦学习(Vertical Federated Learning, VFL)基于同态加密(Homomorphic Encryption, HE)的方案...
应用场景不同:同态加密通常应用于云计算、数据共享等场景,可以在不暴露数据的情况下进行计算;而差分隐私通常应用于数据分析、机器学习等场景,可以保证在数据隐私得到保护的情况下,依然可以得到有效的分析结果。 难度不同:同态加密是一种较为复杂的加密技术,需要较高的数学基础,操作也较为繁琐;而差分隐私技术相对较为简...
在保留一定的数据可用性、统计性等基础上,通过失真等变换实现降低数据敏感度——数据脱敏;通过“去识别化”实现隐私保护——匿名化;通过加噪来抵抗差分攻击——差分隐私;甚至将个人敏感信息直接加密,然后在密文数据上直接统计与机器学习——同态加密。 然而,其中一些技术在具体的场景落地时,仍然面临着诸多挑战,如数据...
为了平衡数据利用与隐私保护之间的矛盾,同态加密和差分隐私这两种技术应运而生,它们为大数据时代的隐私保护提供了新的解决方案。同态加密是一种允许在密文状态下进行计算的加密技术。这意味着数据可以在不解密的情况下被处理,其结果仍然保持加密状态。这种特性使得同态加密在云计算和大数据分析中具有重要应用价值。例如,...
差分隐私的核心思想是在保护数据隐私和保证数据可用性之间寻找一个平衡点。通过使用差分隐私,个体的隐私得到了保护,同时数据的分析和研究也能够进行。 同态加密算法是一种在保留数据隐私的同时允许对加密数据进行各种计算的加密技术。同态加密允许在不解密的情况下对加密数据进行加法和乘法等操作,并得到正确的结果。这种...
差分隐私和同态加密技术可以分别应对上述挑战: 差分隐私:通过在参与方的数据中引入噪声,可以有效地防止个别数据的泄露,从而保护隐私。在联邦学习中,差分隐私可以用于在模型训练过程中向梯度或模型参数中添加噪声,以保护个体数据的隐私。 同态加密:同态加密可以在不暴露原始数据的情况下进行计算,因此可以在联邦学习中用于在...