联邦学习中隐私保护聚合机制综述
Survey of privacy-preserving aggregation mechanisms in federated learning
南通大学a. 人工智能与计算机学院; b. 数学与统计学院, 南通 226019
摘要
联邦学习(federated learning，FL)作为一种新型的分布式机器学习(DML)框架，通过聚合参与者上传的本地模型参数训练全局模型，可以有效保护参与者的本地数据隐私。然而，这些本地模型参数仍然存在泄露参与者隐私的风险，隐私保护聚合(privacy-preserving aggregation，PPAgg)机制作为FL中的关键步骤，成为解决隐私问题的核心技术。首先简述联邦学习的概念和面临的隐私安全威胁，然后结合现有联邦学习中的隐私保护技术，重点阐述PPAgg机制的核心思想和关键步骤，详细分析了典型PPAgg机制的主要优缺点，并给出PPAgg机制适用的特定应用场景。最后通过对现有PPAgg机制的总结分析，展望联邦学习未来新的挑战性问题和发展方向，并给出可能的解决方案。
基金项目
南通市自然科学基金面上项目(JC2023069)
南通大学信息科学技术学院研究生科研与实践创新计划项目(NTUSISTPR24_07)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0451
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期
发布历史
[2025-03-10] 优先出版
引用本文
仇健, 马海英, 王占君, 等. 联邦学习中隐私保护聚合机制综述 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0451. (Qiu Jian, Ma Haiying, Wang Zhanjun, et al. Survey of privacy-preserving aggregation mechanisms in federated learning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0451. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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