基于差分隐私的分段裁剪联邦学习算法
Segmental tailoring federated learning algorithm based on differential privacy
辽宁工业大学 电子与信息工程学院, 辽宁 锦州 121000
摘要
为解决现有的差分隐私联邦学习算法中使用固定的裁剪阈值和噪声尺度进行训练，从而导致数据隐私泄露、模型精度较低的问题，提出了一种基于差分隐私的分段裁剪联邦学习算法。首先，根据客户端的隐私需求分为隐私需求高和低。对于高隐私需求用户使用自适应裁剪来动态裁剪梯度，而低隐私需求用户则采用比例裁剪。其次根据裁剪后阈值大小自适应地添加噪声尺度。通过实验分析可得，该算法可以更好地保护隐私数据，同时通信代价也低于ADP-FL和DP-FL算法，并且与ADP-FL和DP-FL相比，模型准确率分别提高了2.25%和4.41%。
基金项目
国家自然科学基金青年基金资助项目(61802161)
辽宁省应用基础研究计划资助项目(2022JH2/101300278)
辽宁工业大学研究生教育改革创新项目(YJG2023013)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0402
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1532-1537
文章编号: 1001-3695(2024)05-036-1532-06
发布历史
引用本文
吴俊仪, 李晓会. 基于差分隐私的分段裁剪联邦学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1532-1537. (Wu Junyi, Li Xiaohui. Segmental tailoring federated learning algorithm based on differential privacy [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1532-1537. )
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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