差分隐私和同态加密作为两种主要的隐私保护技术,可以有效地应用于联邦学习中,提高模型训练过程中的隐私保护水平。它们的结合为联邦学习提供了双重保护,并在保护隐私的同时保持了数据的可用性和计算的有效性。随着隐私保护需求的不断增加,差分隐私和同态加密技术的发展将在联邦学习中发挥越来越重要的作用。 PrimiHub一款由...
作为一种安全的分布式机器学习基础工具,Packed HE不仅能够利用SIMD的并行能力加速同态计算,还能通过将多个明文打包进一个密文来显著减少数据膨胀。以CKKS方案为例,它首先将N/2个复数明文编码成一个整系数多项式,然后加密该多项式得到RLWE密文。相比于LWE的二次方通信开销,RLWE只需要线性规模。加密后,原始明文向量中的元素...
(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...
同态加密因为需要在计算过程中做编解码,所以计算的overhead会是yes。MPC的话因为需要计算过程中不同的数据持有方按照协议框架通信,所以communication为yes。 可信计算与联邦学习的关系 我个人的理解是联邦学习是可信计算的一种组合应用场景。前面我有很多文章介绍了联邦学习的原理,联邦学习基本上就是参与建模的双方数据不...
同态加密技术作为保护数据隐私的有效手段,被广泛应用于联邦学习的过程中。本文将介绍一种基于同态加密的联邦学习模型的设计与实现。 二、同态加密与联邦学习概述 1.同态加密:同态加密是一种特殊的加密技术,允许在加密数据上进行计算,而计算结果仍然保持加密状态。这种加密方式在保护数据隐私的同时,允许对数据进行处理和...
基于同态加密的联邦学习模型的设计与实现篇一一引言随着大数据时代的到来,数据共享和协同学习成为了人工智能领域的重要研究方向。然而,数据隐私和安全问题也随之凸显。为了在保护用户隐私的前提下实现数据的协同学习和模型训练,联邦学习技术应运而生。同态
技术标签:机器学习人工智能安全计算联邦学习 随着国家对数据安全、数据隐私的要求越来越严格,可信计算越来越受到重视,也会是未来技术发展的重点方向之一。对于这个大众相对比较陌生的领域其实有很多相关的技术,比如TEE、MPC、同态加密等,网上的资料也比较杂,今天分别给大家做下介绍,另外也讲下联邦学习与这些可信计算技术的...
联邦学习作为一种新兴的学习框架,可以在保护用户数据隐私的同时,实现多方数据的协作学习和模型训练。而同态加密技术则能够在不暴露明文数据的情况下,对密文数据进行计算和处理,为联邦学习提供了更强的数据保护能力。本文将介绍一种基于同态加密的联邦学习模型的设计与实现。 二、背景与相关技术 2.1联邦学习 联邦学习是一...
1.本发明属于联邦学习及数据安全领域,具体涉及一种基于区块链和同态加密的联邦学习方法和应用。 背景技术: 2.为了解决数据孤岛问题,联邦学习作为一种极具潜力的解决方案应运而生,其主要创新性在于提供了一种具有隐私保护特性的分布式机器学习框架,并且能够以分布式的方式协同数以千计的参与者针对某个特定机器学习模型进...
本文提出一种基于同态加密的联邦学习模型设计与实现方案,该方案既能在保障数据安全与隐私的同时,也能保证数据使用的效率与价值。 二、同态加密技术概述 同态加密是一种特殊的加密技术,允许对加密数据进行计算和处理,得到的结果仍然是对应的密文形式。它包括全同态加密(FHE)和部分同态加密(PHE)。同态加密在保护隐私的...