基于同态加密的联邦学习框架PPT

简介联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多方共同训练模型，同时保护用户数据的隐私。然而，传统的联邦学习框架在数据隐私保护方面还存在一些安全挑战。为了克服...

简介联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多方共同训练模型，同时保护用户数据的隐私。然而，传统的联邦学习框架在数据隐私保护方面还存在一些安全挑战。为了克服这些挑战，基于同态加密的联邦学习框架被提出。该框架使用同态加密技术对模型参数进行加密，从而在不暴露用户数据的情况下实现模型更新和评估。同态加密技术同态加密是一种特殊的加密技术，允许在加密状态下对数据进行运算，而不需要解密。同态加密技术有三种主要形式：完全同态加密（FHE），部分同态加密（PHE）和加法同态加密（AHE）。在基于同态加密的联邦学习框架中，通常使用AHE来进行模型更新和评估。使用加法同态加密，两个加密的数值可以相加得到一个加密的结果，解密结果与两个数值相加得到的明文结果相同。通过重复使用加法同态加密，可以对多次模型参数更新进行计算，并最终得到加密形式的模型参数。基于同态加密的联邦学习框架设计基于同态加密的联邦学习框架主要包括以下步骤：数据加载和预处理每个参与方从本地加载其数据，并对数据进行预处理，例如标准化和特征选择。然后，将预处理后的数据加密，并存储在本地模型初始化每个参与方初始化本地的模型参数，然后使用同态加密算法对这些参数进行加密，得到加密形式的模型参数模型更新每个参与方将加密形式的本地模型参数发送给中央服务器，并根据其他参与方的加密参数进行模型更新。中央服务器使用同态加密算法在不暴露参与方私有数据的情况下进行模型参数的聚合计算模型评估中央服务器使用加法同态加密技术对模型参数进行评估，并将结果返回给每个参与方。参与方使用解密技术将加密形式的评估结果解密，并进行本地的性能评估反复迭代以上步骤可以进行多次迭代，直到达到预定的停止条件安全性与性能考虑基于同态加密的联邦学习框架在保护用户数据隐私方面具有较高的安全性。由于所有的数据都在加密状态下进行处理，无法在中央服务器或其他参与方解密数据。此外，同态加密技术是一种可证明安全性的加密方法，可以防止信息泄露和恶意攻击。然而，基于同态加密的联邦学习框架也存在一些性能挑战。同态加密算法的计算复杂度较高，会导致模型更新和评估的时间延迟。为了解决这个问题，可以采用优化的同态加密方案，或者使用硬件加速器来提高计算性能。结论基于同态加密的联邦学习框架通过使用同态加密技术对模型参数进行加密，保护了用户数据的隐私。该框架在安全性方面具有较高的可信度，同时允许多方共同训练模型。然而，性能方面仍需进一步优化，以提高模型更新和评估的效率。未来，可以探索更复杂的同态加密方案，并结合其他隐私保护技术，提升基于同态加密的联邦学习框架的性能和安全性。