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可验证的隐私保护个性化联邦学习
1
作者
杨哲
任艳丽
+1 位作者
钟月歌
冯国瑞
《应用科学学报》
北大核心
2025年第3期463-474,共12页
为了解决联邦学习中存在的隐私泄露、异构数据下表现不佳的问题,提出了一种可验证的隐私保护个性化联邦学习方案。该方案使用同态加密来保护用户的隐私信息,在密文上计算模型更新的相似度来为用户定制个性化模型,基于环上误差学习困难...
为了解决联邦学习中存在的隐私泄露、异构数据下表现不佳的问题,提出了一种可验证的隐私保护个性化联邦学习方案。该方案使用同态加密来保护用户的隐私信息,在密文上计算模型更新的相似度来为用户定制个性化模型,基于环上误差学习困难问题实现了个性化更新的可验证。理论和实验分析表明,所提方案实现了隐私保护,服务器和用户均无法获得其他用户的本地更新和个性化更新,并且隐私保护产生的额外计算开销和通信开销也是可接受的。在非独立同分布和独立同分布场景下,所提方案在2个公开数据集上的准确率高于联邦平均和已有个性化方案。
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关键词
隐私保护
联邦学习
同态加密
个性化
可验证
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题名
可验证的隐私保护个性化联邦学习
1
作者
杨哲
任艳丽
钟月歌
冯国瑞
机构
上海大学通信与信息工程学院
出处
《应用科学学报》
北大核心
2025年第3期463-474,共12页
基金
国家自然科学基金(No.62072295)
上海市自然科学基金(No.22ZR1481000)。
文摘
为了解决联邦学习中存在的隐私泄露、异构数据下表现不佳的问题,提出了一种可验证的隐私保护个性化联邦学习方案。该方案使用同态加密来保护用户的隐私信息,在密文上计算模型更新的相似度来为用户定制个性化模型,基于环上误差学习困难问题实现了个性化更新的可验证。理论和实验分析表明,所提方案实现了隐私保护,服务器和用户均无法获得其他用户的本地更新和个性化更新,并且隐私保护产生的额外计算开销和通信开销也是可接受的。在非独立同分布和独立同分布场景下,所提方案在2个公开数据集上的准确率高于联邦平均和已有个性化方案。
关键词
隐私保护
联邦学习
同态加密
个性化
可验证
Keywords
privacy preserving
federated learning
homomorphic encryption
personalized
verifiable
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可验证的隐私保护个性化联邦学习
杨哲
任艳丽
钟月歌
冯国瑞
《应用科学学报》
北大核心
2025
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