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FastProtector:一种支持梯度隐私保护的高效联邦学习方法
被引量：
2
1
作者
林莉
张笑盈
+1 位作者
沈薇
王万祥
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1356-1365,共10页
联邦学习存在来自梯度的参与方隐私泄露,现有基于同态加密的梯度保护方案产生较大时间开销且潜在参与方与聚合服务器合谋导致梯度外泄的风险,为此,该文提出一种新的联邦学习方法FastProtector,在采用同态加密保护参与方梯度时引入符号...
联邦学习存在来自梯度的参与方隐私泄露,现有基于同态加密的梯度保护方案产生较大时间开销且潜在参与方与聚合服务器合谋导致梯度外泄的风险,为此,该文提出一种新的联邦学习方法FastProtector,在采用同态加密保护参与方梯度时引入符号随机梯度下降(SignSGD)思想,利用梯度中正负的多数决定聚合结果也能使模型收敛的特性,量化梯度并改进梯度更新机制,降低梯度加密的开销;同时给出一种加性秘密共享方案保护梯度密文以抵抗恶意聚合服务器和参与方之间共谋攻击;在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了实验,结果表明所提方法在降低80%左右加解密总时间的同时仍可保证较高的模型准确率。
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关键词
低
加密
开销
共谋攻击
联邦学习
梯度保护
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职称材料
题名
FastProtector:一种支持梯度隐私保护的高效联邦学习方法
被引量：
2
1
作者
林莉
张笑盈
沈薇
王万祥
机构
北京工业大学信息学部计算机学院
可信计算北京市重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1356-1365,共10页
基金
国家自然科学基金(61502017)
北京市教委科技计划一般项目(KM201710005024)。
文摘
联邦学习存在来自梯度的参与方隐私泄露,现有基于同态加密的梯度保护方案产生较大时间开销且潜在参与方与聚合服务器合谋导致梯度外泄的风险,为此,该文提出一种新的联邦学习方法FastProtector,在采用同态加密保护参与方梯度时引入符号随机梯度下降(SignSGD)思想,利用梯度中正负的多数决定聚合结果也能使模型收敛的特性,量化梯度并改进梯度更新机制,降低梯度加密的开销;同时给出一种加性秘密共享方案保护梯度密文以抵抗恶意聚合服务器和参与方之间共谋攻击;在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了实验,结果表明所提方法在降低80%左右加解密总时间的同时仍可保证较高的模型准确率。
关键词
低
加密
开销
共谋攻击
联邦学习
梯度保护
Keywords
Low encryption overhead
Collusion attacks
Federated learning
Gradient protection
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FastProtector:一种支持梯度隐私保护的高效联邦学习方法
林莉
张笑盈
沈薇
王万祥
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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