li et al.(2024) 提出了基于差分隐私的联邦迁移学习（federated transfer learning with differential privacy，后文简称ftl-dp），主要探讨了在联邦迁移学习框架下，如何通过差分隐私技术解决数据异质性和隐私保护两大挑战。01 联邦迁移学习 联邦学习是一种分布式机器学习方法，能够在不直接共享数据的情况下构建和训练...
其实这就是所谓的差分隐私,加上的噪音有很多种方案,很多文章都是变换了加噪音的分布函数,然后检测它是否满足差分隐私定义的一些要求,然后告诉大家我们的这个可以用,效果怎么样等等。 关于差分隐私具体是什么,可以参考我上面发那片文章,具体这里不再赘述,本文主要关注的是差分隐私在联邦学习中是具体如何使用的。 联邦学...
我们提出了一种因果推理增强型反事实交互式推荐系统--CIRDP,它构建了一种基于表征学习的差分隐私防御器(CIRDP),满足交互行为级差分隐私对IMIA威胁的防御,即隐私问题混杂效应下的推荐策略。 我们将 IMIA 防御者制定为一种新颖的基于差分隐私表征学习的防御者,其敏感对抗网络由新颖的双重互信息目标驱动。针对隐私学习的...
金融界2024年10月19日消息，国家知识产权局信息显示，支付宝（杭州）信息技术有限公司取得一项名为“基于差分隐私的联邦学习方法、装置及电子设备”的专利，授权公告号 CN 115081640 B，申请日期为2020年12月。本文源自：金融界 作者：情报员
基于差分隐私的联邦学习方法主要包括隐私保护的模型训练和模型聚合两个步骤。 1. 隐私保护的模型训练 在联邦学习中,参与方在本地训练模型时需要采取差分隐私的机制来保护数据隐私。一种常用的方法是添加随机噪声,例如拉普拉斯噪声或高斯噪声,来保护梯度或模型参数。这样可以在一定程度上减少敏感信息的泄露风险。 2. 模型...
基于差分隐私的联邦学习隐私保护方法研究基于差分隐私的联邦学习隐私保护方法研究 引言 随着人工智能技术的快速发展,联邦学习作为一种新兴的机器学习方法,已经广泛应用于各种领域,如医疗、金融和物联网。然而,随之而来的隐私泄露问题也变得日益严重。为了保护个人隐私,研究人员提出了各种不同的联邦学习隐私保护方法,其中基于...
FedBDP算法主要分为Bregman优化和自适应差分隐私两个部分.Bregman优化过程具体如图2所示, 在non-IID数据下, 联邦学习的全局最优解与各个局部最优解之间的距离并不相等. 该情况下, 平均后的模型将会偏离全局最优解, 导致全局模型无法收敛到其真正...
本发明提供基于联邦学习和隐私差分的用户意见隐私保护方法及系统，涉及隐私保护技术领域，包括服务器接收客户端请求，划分数据集并分发；客户端利用差分隐私机器学习算法进行本地训练，并用拉普拉斯噪声扰动模型参数；服务器使用秘密共享和同态加密技术聚合参数，更新全局模型；客户端接收隐私保护策略，对用户意见进行隐私处理后...
(1) 提出了一种具有差分隐私保护的梯度稀疏赋能通信高效联邦学习系统。该系统将随机减少样本训练梯度中的元素。可配置梯度稀疏化率的自适应梯度裁剪技术可以提高基于差分隐私的联邦学习的训练性能。该算法能够有效降低差分隐私对联邦学习训练和通信带宽受限的不利影响。
除了差分隐私的应用,还有一些其他的隐私保护技术可以结合到联邦学习中,例如同态加密、安全多方计算等。这些技术可以增强联邦学习的隐私保护性能,并在保护个人隐私的同时,保持模型的准确性和可用性。 总之,基于差分隐私的隐私保护联邦学习成为当前解决数据隐私问题的一种有效方法。通过引入差分隐私的机制,联邦学习能够在保护用...