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一种安全高效的全匿踪纵向联邦学习方法
1
作者
尤志强
李月
+3 位作者
姜玮
方竞
陈立峰
卞阳
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期506-512,共7页
纵向联邦学习作为实现“数据可用不可见”的重要技术范式,其核心的学习过程是基于安全求交的样本对齐.已有的安全求交虽然保护了非交集信息的隐私不被泄露,但无法满足交集部分用户ID的隐私保护需求.抽象出一种基于匿踪对齐的全匿踪纵向...
纵向联邦学习作为实现“数据可用不可见”的重要技术范式,其核心的学习过程是基于安全求交的样本对齐.已有的安全求交虽然保护了非交集信息的隐私不被泄露,但无法满足交集部分用户ID的隐私保护需求.抽象出一种基于匿踪对齐的全匿踪纵向联邦学习框架,确保联邦学习全链路都不会泄露各持有方集合的隐私信息;提出一种基于多方安全计算的框架实现方法,在保持全匿踪的条件下进行联合建模,迭代训练直到模型收敛;通过实验验证了该框架的高性能与低误差特性,能够较好地应用于实践.
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关键词
纵向联邦学习
安全求交
匿踪求交
多方安全计算
匿踪学习
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题名
一种安全高效的全匿踪纵向联邦学习方法
1
作者
尤志强
李月
姜玮
方竞
陈立峰
卞阳
机构
上海
富数
科技
有限公司
中国电子口岸数据中心
上海
分中心
上海海关科技处
出处
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期506-512,共7页
文摘
纵向联邦学习作为实现“数据可用不可见”的重要技术范式,其核心的学习过程是基于安全求交的样本对齐.已有的安全求交虽然保护了非交集信息的隐私不被泄露,但无法满足交集部分用户ID的隐私保护需求.抽象出一种基于匿踪对齐的全匿踪纵向联邦学习框架,确保联邦学习全链路都不会泄露各持有方集合的隐私信息;提出一种基于多方安全计算的框架实现方法,在保持全匿踪的条件下进行联合建模,迭代训练直到模型收敛;通过实验验证了该框架的高性能与低误差特性,能够较好地应用于实践.
关键词
纵向联邦学习
安全求交
匿踪求交
多方安全计算
匿踪学习
Keywords
vertical federated learning
private set intersection
anonymous alignment
secure multi-party computation
anonymous federated learning
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种安全高效的全匿踪纵向联邦学习方法
尤志强
李月
姜玮
方竞
陈立峰
卞阳
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024
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