去中心化场景下的隐私保护联邦学习优化方法
Decentralized privacy-preserving optimization method for federated learning
新疆大学 软件学院, 乌鲁木齐 830008
摘要
联邦学习的提出为跨数据孤岛的共同学习提供了新的解决方案，然而联邦节点的本地数据的非独立同分布(Non-IID)特性及中心化框架在参与方监管、追责能力和隐私保护手段上的缺失限制了其大规模应用。针对上述问题，提出了基于区块链的可信切片聚合策略(BBTSA)和联邦归因(FedAom)算法。FedAom引入归因思想，基于积分梯度法获取归因，从而定位影响模型决策行为的参数，分级考虑参数敏感性，在局部更新过程中保持和强化全局模型所学习到的关键知识，有效利用共享数据，从而缓解Non-IID问题。BBTSA基于区块链构建去中心化的联邦学习环境，允许联邦节点在无须中心化第三方的情况下，通过在参与方间交换噪声而非权重或梯度参数，基于合作树结构实现对参数的切片混淆，以保护节点隐私。在两种数据集上的不同分布条件下的验证结果显示，FedAom在大多数条件下相比基线方法在稳定性和收敛速度上都有显著提升。而BBTSA能够隐藏客户端的隐私参数，在不影响精度的情况下确保了训练过程的全程监控和隐私安全。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0611
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第8期
发布历史
[2024-03-07] 优先出版
引用本文
侯泽超, 董建刚. 去中心化场景下的隐私保护联邦学习优化方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0611. (Hou Zechao, Dong Jiangang. Decentralized privacy-preserving optimization method for federated learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0611. )
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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