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)...
借助HE,可以通过密文执行关键的联合计算步骤,并且相关资产 (gradients 和 partial histograms) 经过加密,不会被其他方在计算期间学习。这为用户提供了数据安全保证,这是联邦学习的基本优势之一。 如本文所述,采用联合 XGBoost 的 CUDA 加速同态加密增加了数据隐私安全保护,与第三方解决方案相比,垂直 XGBoost 的速度提升...
借助HE,可以通过密文执行关键的联合计算步骤,并且相关资产 (gradients 和 partial histograms) 经过加密,不会被其他方在计算期间学习。这为用户提供了数据安全保证,这是联邦学习的基本优势之一。 如本文所述,采用联合 XGBoost 的 CUDA 加速同态加密增加了数据隐私安全保护,与第三方解决方案相比,垂直 XGBoost 的速度提升...
(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...
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...
《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。同态加密技术作为一种强大的加密工具,可以在不暴露明文数据的情况下...
FATE是由Webank的AI部门发起的开源项目,旨在提供安全的计算框架来支持联邦AI生态系统。 它基于同态加密和多方计算(MPC)实现安全的计算协议。 它支持联邦学习体系结构和各种机器学习算法的安全计算,包括逻辑回归,深度学习和迁移学习等。 暂无标签 Python 等6 种语言 Apache-2.0 Code of conduct 发行版 暂无发行...
NVIDIA Flare 2.5.2 和 XGBoost 联邦安全通过保护这些潜在的信息问题,扩展了联邦 XGBoost 的范围。具体来说: 安全的联合算法(包括横向和纵向算法)已实施并添加到 XGBoost 库支持的联合方案中,以解决不同假设下的数据安全模式。 我们使用插件和处理器接口系统将同态加密 (HE) 功能添...
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...
联邦学习是一种分布式机器学习框架,通过在多个分布式节点上共享模型参数而非原始数据,实现多方数据的协同学习。这种学习方式在保护数据隐私的同时,提高了模型的训练效率和准确性。 三、基于同态加密的联邦学习模型设计 1.模型架构 本模型采用分层架构,包括数据层、同态加密层、联邦学习层和应用层。其中,同态加密层是本模...