如果一种同态加密算法支持对密文进行任意形式的计算,则称其为全同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE);如果支持对密文进行部分形式的计算,例如仅支持加法、仅支持乘法或支持有限次加法和乘法,则称其为半同态加密或部分同态加密,英文简称为SWHE(Somewhat Homomorphic Encryption)或PHE(Partially Homomorphic Encryption)...
我们使用插件和处理器接口系统将同态加密(HE) 功能添加到安全的联邦 XGBoost 工作流,该系统旨在通过 XGBoost 的计算和 NVIDIA Flare 的通信,通过适当的加密和解密在两者之间可靠有效地桥接。 HE 插件基于 CPU 和 CUDA 加速,可根据硬件和效率要求提供通用适应性。CUDA 插件的速度远快于当前的第三方解决方案。 借助HE...
一、引言 垂直联邦学习(Vertical Federated Learning, VFL)基于同态加密(Homomorphic Encryption, HE)的方案逐渐成为安全分布式机器学习的主流趋势。VFL解决了这样一个问题:多个数据拥有方(如公司或机构)持有垂直分割的数据,希望在不泄露原始数据的前提下协同训练模型。在基于HE的VFL过程中,原始数据在本地维护,只有用于计算...
人工智能隐私保护:同态加密和联邦学习 有助于提升人工智能的隐私性和安全性 这两种现有的新兴技术可有效保护人工智能应用中所使用的数据, 但目前的挑战在于如何增强其实际可行性 同态加密和联邦学习是两种不同但相关的技 术,其目的均在于解决同一个问题:如何 在执行机器学习等...
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...
乘法同态。明文上运算是乘法运算,则该加密算法被称为乘法同态的,且对应密文上也是乘法运算。典型的乘法同态加密算法典型的如RSA加密算法和ElGamal加密算法。 部分同态加密PHE的特点是要求其加密操作符运算只需要满足加法同态或者乘法同态中的一个即可,不需要同时满足。些许...
在横向联邦学习中一般使用支持加法的同态加密算法，即参与者在上传模型数据前，首先对其进行加密，然后中心服务器收到密文后，在密文上进行加法聚合，再将密文结果返回给参与者，假设使用的同态加密为部分同态，则参与者需要先解密、再完成模型更新；如果使用的同态加密为全同态加密，则参与者无需进行解密，可以在密文的...
翻译成“中文”就是：加密算法可以隔着加密层去进行运算。经过这一突破，存储他人机密电子数据的服务提供商就能受用户委托来充分分析数据，不用频繁地与用户交互，也不必看到任何隐私数据。即人们可以委托第三方对数据进行处理而不泄露信息。具体而言，使用同态加密模型，可以保护隐私不受数据处理者身的影响：无法查看正在...
(一)同态加密 同态加密是一种特殊的加密技术,它允许在加密数据上进行计算,并得到的结果仍然是加密的,但当解密后与在明文上进行相同计算得到的结果一致。这种特性使得同态加密在保护数据隐私的同时,实现了数据的计算和验证。 (二)联邦学习 联邦学习是一种分布式机器学习方法,其核心思想是在保持数据本地化的同时,通过...
FHE是一种密码算法,允许实体在不解密的情况下对加密数据进行计算。换句话说,同态加密可以直接对密文进行运算,并获得最后的结果。 在标准的FHE联邦学习实现中,各方共同商定一个私钥,用于在发送给聚合器之前,对所有模型的更新进行加密。 2 FHE在联邦学习中的应用 ...