差分隐私顾名思义就是用来防范差分攻击的。举个简单的例子，假设现在有一个病人数据库，可以公开查询有多少人患病。刚开始的时候查询发现2人患病；现在张三检查后发现自己患病，在数据库上登记了自己健康状况，再一查，发现变成3人患病，这时张三的个人信息就被泄露了，于是我们认为该登记-查询系统是不具备差分隐私保护...
为了保证数据的隐私安全,差分隐私可以用于数据收集阶段,通过向原始数据添加足够的噪音,从而在一定程度上实现各方数据的隐私保护,并确保无法从采样数据中还原出个体的隐私信息。 差分隐私机制在模型训练中的应用 在联邦学习的模型训练过程中,各参与方共同训练全局模型,而差分隐私可以通过模型参数更新时引入合适的噪音,实现对...
局部差分隐私:每名数据提供者在提供数据时都分别添加噪声,也就是说每个数据点都单独添加了噪声,这种方式称为局部差分隐私。局部差分隐私也称为本地差分隐私。 全局差分隐私:不给每个数据加噪声,而是在函数算完之后再添加噪声,这称之为全局差分隐私。传统的差分隐私是将各方的原始数据集中到一个可信的数据中心, 然后...
不同于中心化差分隐私以使任意相邻数据集对应输出的概率分布相近为目标 本地差分隐私是通过使任意不同输入对应相同输出的概率相近的方式来达到保护输入数据个体隐私的目的,定义如下: 定义6:本地差分隐私 \varepsilon-\mathrm{LDP} 对于一个随机算法 M, P_{M} 为算法 M 可以输出的所有值的集合。如果对于任意的两...
差分隐私针对恶意方通过随机算法的输出所推断出的信息提供统计保证。它通过添加噪声提供了单个个体对算法输出影响的无条件上限。 2.2.1 Local Differential Privacy ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录,若算法 M 在任意两条记录 t 和 t’上的...
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...
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。
研究人员进一步解释道,虽然联邦学习可以保证极高的隐私安全性,但通过模型反演,仍可以设法使数据重现。为了帮助提高联盟学习的安全性,研究人员研究试验了使用ε-差分隐私框架的可行性。这个框架是一种正式定义隐私损失的方法,可以借助其强大的隐私保障性来保护患者与机构数据。
差分隐私针对恶意方通过随机算法的输出所推断出的信息提供统计保证。它通过添加噪声提供了单个个体对算法输出影响的无条件上限。 2.2.1 Local Differential Privacy ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录,若算法 M 在任意两条记录 t 和 t’上的输出结果满足不等式: ...
通过以上分析,联邦学习当中存在很多隐私泄漏的风险,有攻就有防,科研人员同样也研究出较多增强联邦学习隐私保护的技术。联邦学习当中增强隐私保护和减少威胁的方法,主要包含以下四种方法:安全多方计算(Secure multi-party computation)、差分隐私 (Differential privacy)、VerifyNet和对抗训...