导言 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...
正如前文所述,联邦学习旨在保护用户隐私,而差分隐私则为实现这一目标提供了一种重要的技术手段。在联邦学习中,由于每个参与方都持有自己的数据,差分隐私可以帮助确保联邦学习的全局模型训练过程不会泄露个体隐私信息。因此,差分隐私和联邦学习是一对密不可分的组合,共同为隐私安全提供了有力的保障。 三、差分隐私在联...
这个定义的隐私保护在\epsilon-差分隐私带来过量噪声而导致较低的效用性的场景中,可以展现出明显的优势,因此(\epsilon, \delta)-差分隐私在联邦学习中更为常用。 2 样本级差分隐私和客户级差分隐私 联邦学习中差分隐私的应用可以分为样本级差分隐私和客户级差分隐私,两者主要区别是对相邻数据集的定义不同。 样本级差...
联邦学习 先更新差分隐私 普遍认为,在差分隐私模型提出之前,匿名隐私保护技术主要存在两个问题: 模型的安全性与攻击者所掌握的背景知识相关 隐私保护水平无法用严格的数学方法来衡量 2006 年 Dwork 提出的差分隐私模型[1],解决了这两个问题,它通过引入 随机噪声 ,使得查询结果不会因为某一个体是否在数据库中而产生明...
基于差分隐私的联邦迁移学习 导言 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...
差分隐私在联邦学习中的应用主要体现在两个方面:一是保护个体数据的隐私,二是提高模型的泛化能力。 首先,差分隐私可以确保在训练过程中不会泄露个体数据。通过为梯度添加噪声,我们可以限制模型对单个数据点的敏感度,从而降低泄露风险。此外,差分隐私还可以防止攻击者通过比较模型在不同数据子集上的输出来获取个体信息。
联邦学习中的差分隐私是一种保护数据隐私的技术。它在联邦学习的过程中,对梯度信息添加噪声。联邦学习是一种分布式的机器学习方法,它允许多个参与者共享模型参数的更新,而不是直接共享数据。差分隐私则是一种隐私保护技术,它通过在数据中添加噪声来防止敏感信息的泄露。
联邦学习(FL)允许多个参与者通过将数据集保持在本地的同时,仅交换模型更新来协作训练机器学习模型。然而,在这过程中可能会有隐私和鲁棒性的漏洞,例如,成员推断攻击、属性推理攻击以及后门攻击。本文研究了能否以及在何种程度上可以使用差分隐私(DP)来保护 FL 中的隐私和鲁棒性。为此,本文首次对 FL 中的本地和中央差...
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密文状态下对模型参数进行计算。这种方式可以确...
1. 介绍: 联邦学习中的差分隐私是一种保护数据隐私的技术。它在联邦学习的过程中,对梯度信息添加噪声。联邦学习是一种分布式的机器学习方法,它允许多个参与者共享模型参数的更新,...