基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法
Federated learning method based on differential privacy protection knowledge transfer
1. 广西民族大学 a. 人工智能学院; b. 网络通信工程重点实验室; c. 电子信息学院, 南宁 530006
2. 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室, 南宁 530006
摘要
联邦学习解决了机器学习的数据孤岛问题，然而，各方的数据集在数据样本空间和特征空间上可能存在较大差异，导致联邦模型的预测精度下降。针对上述问题，提出了一种基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法。该方法使用边界扩展局部敏感散列计算各方实例之间的相似度，根据相似度对实例进行加权训练，实现基于实例的联邦迁移学习。在此过程中，实例本身无须透露给其他方，防止了隐私的直接泄露。同时，为了减少知识迁移过程的隐私间接泄露，在知识迁移过程中引入差分隐私机制，对需要在各方之间传输的梯度数据进行扰动，实现知识迁移过程的隐私保护。理论分析表明，知识迁移过程满足ε-差分隐私保护。在XGBoost梯度提升树模型上实现了所提方法，实验结果表明，与无知识迁移方法相比，所提方法使联邦模型测试误差平均下降6%以上。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61862007)
广西自然科学基金资助项目(2020GXNSFBA297103)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0813
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2473-2480
文章编号: 1001-3695(2023)08-037-2473-08
发布历史
[2023-03-13] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
徐晨阳, 葛丽娜, 王哲, 等. 基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2473-2480. (Xu Chenyang, Ge Lina, Wang Zhe, et al. Federated learning method based on differential privacy protection knowledge transfer [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2473-2480. )
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
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