(ϵ,δ) -差分隐私是 ϵ -差分隐私的松弛版本,其允许违反隐私的概率被参数 \delta 控制在一个很小的范围内。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...
差分隐私(DifferentialPrivacy)是一种数学框架,旨在保护个人数据的隐私。在联邦学习中,差分隐私被广泛应用于确保模型在不泄露个体数据的情况下进行训练和更新。本文将介绍差分隐私的定义、原理以及在联邦学习中的应用。 一、差分隐私的定义与原理 1.定义 差分隐私是一种概率性度量,用于描述一个函数在输入数据上添加随机...
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...
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...
联邦学习中的差分隐私技术为数据隐私保护提供了新的解决方案。通过在模型参数的聚合阶段添加噪声,差分隐私可以有效地防止个人隐私的泄露,同时允许多个参与者在不共享原始数据的情况下协作训练模型。随着技术的不断发展,差分隐私在联邦学习中的应用前景将更加广阔。未来,我们可以期待更多创新的隐私保护技术涌现,为数据安全和...
因此,如何在差分隐私联邦学习系统中合理分配有限的隐私预算资源,以尽可能完成更多的联邦学习训练任务,成为当前研究的重点。为了解决这个问题,本文提出了一种基于隐私资源调度的差分隐私联邦学习平台。该平台考虑了第三方开发者对联邦学习训练任务的不断需求以及本地训练设备对隐私保护的考虑,在保证隐私预算的同时,通过合理...
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...
在联邦学习的实现过程中,要尽可能全面地考虑威胁模型和隐私攻击方式,使用相应的技术,达到隐私泄露的最小值。如上文所述,按照攻击者的目标,联邦学习的威胁模型可以分为模型窃取攻击和模型推理攻击。在联邦学习中,模型一般在参与协同训练的参与方中进行部署,不会向未参与训练的机构或者非客户端的实体开放模型使用接口,...
差分隐私在联邦学习中的挑战与优化-洞察研究搜索 差分隐私在联邦学习中的挑战与优化 第一部分 差分隐私的定义与原理 ... 2 第二部分 联邦学习的基本概念与特点 ... 5 第三部分 差分隐私在联邦学习中的应用场景 ...
朱骁,等:横向联邦学习中 PCA差分隐私数据发布算法 ·237· 极少的通信代价生成相同随机噪声矩阵;通过均分随机噪声矩 阵的方式,在本地扰动协方差矩阵,使得在服务器相加后的协 方差矩阵满足差分隐私定义;设计隐私保护联合中心化方案, 保护本地数据均值和总数的隐私;理论证明本文算法满足(ε,δ)差分隐私,且添加噪声量...