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...
cross-silo联邦学习中参与方往往为大型组织(如医疗机构、金融机构等),数量较少但算力较强;cross-device联邦学习中参与方往往是大量的移动或物联网设备,数量庞大且算力较弱,在该场景下,不是每一个参与方都有机会参与每一轮训练,通常利用采样的方式确定哪些用户可以参与训练过程。 2.2 Differential Privacy 差分隐私针对...
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。 联邦学习中的差分隐私与同态加密 随着数据的爆炸式增长和对个人隐私保护意识的提高,隐私保护在机器学习领域中变得愈发重要。联邦学习作为一种分散式机器学习框架,允许多个参与方在不共享原...
差分隐私(Differential Privacy, DP)是一种数学定义严格的隐私保护技术,它通过向查询结果中添加适当的噪声来防止个人隐私的泄露。差分隐私的核心思想是,单个数据点的变化对查询结果的影响应该是微不足道的,从而使得攻击者无法通过查询结果推断出任何个体的隐私信息。 在联邦学习中,差分隐私主要应用于模型参数的聚合阶段。...
比如，某个数据比较重要，所以要同态；某一块数据相对不重要，或者是计算量过大，所以用差分隐私。
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...
有。差分隐私主要是在梯度或者原始数据上的噪音会影响梯度，从而影响最终的weights，FHE直接影响的是激活...
然而,联邦学习中面临的另一个挑战是成员推理攻击。成员推理攻击是指攻击者根据联邦学习的输出结果,推断出个体成员的数据。成员推理攻击威胁到联邦学习的数据安全和隐私保护。因此,如何在成员推理攻击情况下实现隐私保护成为联邦学习中的重要问题。本文旨在探讨在成员推理攻击下实现隐私保护的方法,主要研究采用本地化差分隐私...
24、本技术实施例提供了一种基于去中心化联邦学习的差分隐私模型更新方法,应用于去中心化联邦学习系统的多个节点,多个节点通过分布式系统连接,方法包括:在各个节点上,通过训练数据训练各个节点上的大数据模型,得到大数据模型的第一模型参数;基于预设的差分隐私算法,对第一模型参数进行处理,得到处理后的第一模型参数,并将处...
1.本发明涉及隐私预算的计算方法,尤其涉及一种针对联邦学习中差分 隐私预算计算的收紧方法。 背景技术: 2.2017年谷歌公司首次提出联邦学习,联邦学习是为了应对“数据孤岛 ”ꢀ 与隐私泄露问题,人们尝试在不违反各地法律法规的前提下进行数据利用, 在联邦学习中,数据的拥有者无需上传原始数据,而在本地接收当前模型, ...