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基于联邦学习的PATE教师模型聚合优化方法
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作者 王守欣 彭长根 +2 位作者 刘海 谭伟杰 张弘 《计算机与数字工程》 2023年第11期2608-2614,共7页
教师模型全体的隐私聚合(PATE)是一种重要的隐私保护方法,但该方法中存在训练数据集小时训练模型不精确的问题。为了解决该问题,提出了一种基于联邦学习的PATE教师模型聚合优化方法。首先,将联邦学习引入到教师模型全体隐私聚合方案的... 教师模型全体的隐私聚合(PATE)是一种重要的隐私保护方法,但该方法中存在训练数据集小时训练模型不精确的问题。为了解决该问题,提出了一种基于联邦学习的PATE教师模型聚合优化方法。首先,将联邦学习引入到教师模型全体隐私聚合方案的教师模型训练中,用来提高训练数据少时模型训练的精确度。其次,在该优化方案中,利用差分隐私的思想来保护模型参数的隐私,以降低其被攻击的隐私泄露风险。最后,通过在MNIST数据集下验证该方案的可行性,实验结果表明,在同样的隐私保护水平下该方案训练模型的精确度优于传统的隐私聚合方案。 展开更多
关键词 隐私聚合 隐私保护 联邦学习 差分隐私
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基于轻量级区块链的隐私保护传染病监测数据聚合 被引量:5
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作者 胡柏吉 李元诚 +1 位作者 房方 商兴宇 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期1885-1899,共15页
随着COVID-19在全球肆虐,传染病监测有利于阻止传染病传播.而保护监测系统中病人以及数据提供者的隐私能免除他们对隐私信息泄露的顾虑,从而提高系统的数据采集能力.本文提出了一个基于区块链的传染病监测数据聚合方案(lightweight-bloc... 随着COVID-19在全球肆虐,传染病监测有利于阻止传染病传播.而保护监测系统中病人以及数据提供者的隐私能免除他们对隐私信息泄露的顾虑,从而提高系统的数据采集能力.本文提出了一个基于区块链的传染病监测数据聚合方案(lightweight-blockchain based privacy-preserving data aggregation scheme,LBPDA),可以在不依赖可信第三方的情况下对数据进行聚合.特别地,为了保护数据聚合过程中数据隐私,采用基于Paillier密码系统的加法同态性来聚合病例数据.此外,为了减少时间开销和存储开销,对使用的Hyperledger Fabric联盟区块链平台进行了改进,从而轻量化数据聚合过程.我们对提出的方案进行了仿真,并进行安全性和性能分析以验证提出方案的可行性和有效性.结果显示,提出的方案能满足政府部门在聚合病例数据用于传染病监测的同时保护病人和数据提供者的隐私的需求.此外,通过对比也证明本文对区块链的轻量化是有效的. 展开更多
关键词 区块链 传染病监测 隐私保护数据聚合 Paillier密码系统 Hyperledger Fabric
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