期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于生成模型的联邦学习隐私保护算法
1
作者
缪昊洋
高谭芮
汤影
《电子设计工程》
2023年第24期81-84,89,共5页
在联邦学习中,交换模型参数或梯度信息通常被视作是安全的。但近期研究表明,模型参数或者梯度信息也会导致训练数据的泄露。基于保护客户端数据安全的目的,提出了一种基于生成模型的联邦学习算法。为了验证该算法的有效性,在DermaMNIST...
在联邦学习中,交换模型参数或梯度信息通常被视作是安全的。但近期研究表明,模型参数或者梯度信息也会导致训练数据的泄露。基于保护客户端数据安全的目的,提出了一种基于生成模型的联邦学习算法。为了验证该算法的有效性,在DermaMNIST数据集上进行了仿真实验,采用梯度泄露攻击对算法进行验证。实验结果表明,提出的基于生成模型的联邦学习算法与联邦学习经典算法在准确率上仅仅相差0.02%,并且通过MSE、PSNR、SSIM等评价指标可以判断出该算法可以有效地保护数据隐私。
展开更多
关键词
生成模型
联邦学习
半监督生成对抗网络
隐私保护
梯度泄露攻击
下载PDF
职称材料
题名
基于生成模型的联邦学习隐私保护算法
1
作者
缪昊洋
高谭芮
汤影
机构
成都理工大学计算机与网络安全学院
出处
《电子设计工程》
2023年第24期81-84,89,共5页
文摘
在联邦学习中,交换模型参数或梯度信息通常被视作是安全的。但近期研究表明,模型参数或者梯度信息也会导致训练数据的泄露。基于保护客户端数据安全的目的,提出了一种基于生成模型的联邦学习算法。为了验证该算法的有效性,在DermaMNIST数据集上进行了仿真实验,采用梯度泄露攻击对算法进行验证。实验结果表明,提出的基于生成模型的联邦学习算法与联邦学习经典算法在准确率上仅仅相差0.02%,并且通过MSE、PSNR、SSIM等评价指标可以判断出该算法可以有效地保护数据隐私。
关键词
生成模型
联邦学习
半监督生成对抗网络
隐私保护
梯度泄露攻击
Keywords
generative
model
federated
learning
semi⁃supervised
generative
adversarial
network
privacy
preserving
gradient
leakage
attack
分类号
TN918.6 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成模型的联邦学习隐私保护算法
缪昊洋
高谭芮
汤影
《电子设计工程》
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
