【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及本專利技術(shù)屬于物聯(lián)網(wǎng)中邊緣數(shù)據(jù)隱私保護(hù)計(jì)算，特別是涉及基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(如工業(yè)機(jī)器人、智能家居設(shè)備、車聯(lián)網(wǎng))及其應(yīng)用數(shù)據(jù)的不斷增加，物聯(lián)網(wǎng)中每日會(huì)產(chǎn)生大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中處理的數(shù)據(jù)中包含大量敏感隱私信息，如設(shè)備的身份、狀態(tài)、位置等隱私信息。在物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算架構(gòu)中，在沒有任何安全保護(hù)的情況下直接將原始數(shù)據(jù)共享給其他節(jié)點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的隱私泄露問題。一旦惡意與他人交換這些信息或者將節(jié)點(diǎn)出售，就可以推斷出設(shè)備的隱私信息，這種行為會(huì)嚴(yán)重危害信息的安全，造成嚴(yán)重的后果。
2、在物聯(lián)網(wǎng)通信中，請(qǐng)求者設(shè)備會(huì)收集其他設(shè)備的感知數(shù)據(jù)，然后利用共享數(shù)據(jù)在本地計(jì)算并完成任務(wù)。原始感知數(shù)據(jù)的共享不可避免的會(huì)帶來設(shè)備隱私泄露的問題。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過將協(xié)作訓(xùn)練模型下發(fā)給各個(gè)參與方，在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下，由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行本地訓(xùn)練，僅將訓(xùn)練得到的少量模型參數(shù)發(fā)送到中央服務(wù)器進(jìn)行聚合，這在很大程度上減輕了通信開銷和隱私泄露問題。
3、然而，在模型聚合過程中仍有可能通過實(shí)施模型逆向、成員推理等攻擊來獲取其他參與設(shè)備的隱私信息。目前，一些方案利用秘密共享和同態(tài)加密從理論上來實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全聚合。但是，一方面考慮到真實(shí)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備環(huán)境可能會(huì)導(dǎo)致大量的通信和計(jì)算開銷，另一方面其需要穩(wěn)定的成員結(jié)構(gòu)也難以滿足一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所需要的快速動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境要求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決
2、一方面，提供了基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，包括：
3、可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端為每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成并配發(fā)唯一的設(shè)備公鑰和設(shè)備私鑰；
4、每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用自身的設(shè)備私鑰和公共參數(shù)，對(duì)自身的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行加密，生成密文；每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備根據(jù)自身的隱私需求，對(duì)密文添加噪音，實(shí)現(xiàn)本地差分隱私；根據(jù)當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練情況，使用自適應(yīng)裁剪方案，動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新的梯度約束值；最后，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將添加噪音后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)上傳給邊緣計(jì)算服務(wù)器；
5、邊緣計(jì)算服務(wù)器，利用函數(shù)加密方式對(duì)所有添加噪音后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行聚合，得到聚合結(jié)果；邊緣計(jì)算服務(wù)器使用所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供的私鑰對(duì)聚合結(jié)果進(jìn)行解密，然后邊緣計(jì)算服務(wù)器將解密后的結(jié)果下發(fā)給物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基于解密后的聚合計(jì)算結(jié)果，對(duì)本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行更新；在參數(shù)更新過程中，基于梯度約束值，對(duì)本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)更新的幅度進(jìn)行限制，返回上一步。
6、另一方面，提供了基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合系統(tǒng)，包括：可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端、若干個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣計(jì)算服務(wù)器；
7、可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端為每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成并配發(fā)唯一的設(shè)備公鑰和設(shè)備私鑰；
8、每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用自身的設(shè)備私鑰和公共參數(shù)，對(duì)自身的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行加密，生成密文；每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備根據(jù)自身的隱私需求，對(duì)密文添加噪音，實(shí)現(xiàn)本地差分隱私；根據(jù)當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練情況，使用自適應(yīng)裁剪方案，動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新的梯度約束值；最后，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將添加噪音后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)上傳給邊緣計(jì)算服務(wù)器；
9、邊緣計(jì)算服務(wù)器，利用函數(shù)加密方式對(duì)所有添加噪音后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行聚合，得到聚合結(jié)果；邊緣計(jì)算服務(wù)器使用所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供的私鑰對(duì)聚合結(jié)果進(jìn)行解密，然后邊緣計(jì)算服務(wù)器將解密后的結(jié)果下發(fā)給物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基于解密后的聚合計(jì)算結(jié)果，對(duì)本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行更新；在參數(shù)更新過程中，基于梯度約束值，對(duì)本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)更新的幅度進(jìn)行限制，返回上一步。
10、上述技術(shù)方案具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：
11、(1)本專利技術(shù)利用多輸入函數(shù)加密實(shí)現(xiàn)移動(dòng)邊緣計(jì)算的密文聚合，通過改進(jìn)密鑰分發(fā)算法，為每一個(gè)設(shè)備生成和分配不同公鑰，實(shí)現(xiàn)了因公鑰泄露可能造成的隱私泄露等問題；
12、(2)本專利技術(shù)通過設(shè)置本地差分隱私，在每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中獨(dú)立地添加噪音，避免了傳統(tǒng)集中式差分隱私的風(fēng)險(xiǎn)。通過使用自適應(yīng)裁剪方案實(shí)現(xiàn)所需要的自適應(yīng)噪音添加，使梯度規(guī)范約束c在合理范圍內(nèi)，有效限制了聚合對(duì)添加或刪除任何用戶數(shù)據(jù)的敏感性，提高了模型的實(shí)用性；
13、(3)本專利技術(shù)利用設(shè)備的公鑰都是由可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)獨(dú)立生成、移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器可以獲取到所有設(shè)備的公開參數(shù)。通過設(shè)置適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)進(jìn)行加密聚合計(jì)算，實(shí)現(xiàn)任何設(shè)備的離開和加入都不會(huì)影響其他設(shè)備參與聚合計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的動(dòng)態(tài)參與，滿足了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所需要的動(dòng)態(tài)參與需求。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端為每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成并配發(fā)唯一的設(shè)備公鑰和設(shè)備私鑰，具體包括：
3.如權(quán)利要求2所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端生成公共參數(shù)PP、主公鑰mpk和主私鑰msk，是基于Setup(λ)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的；
4.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用自身的設(shè)備私鑰和公共參數(shù)，對(duì)自身的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行加密，生成密文，包括：
5.如權(quán)利要求4所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用自身的設(shè)備私鑰和公共參數(shù)，生成函數(shù)密鑰，是基于KenGen(msk,y)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的；
6.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備根據(jù)自身的隱私需求，對(duì)密文添加噪音，實(shí)現(xiàn)本地差分隱私，包括：
7.如權(quán)利要求6所述的
8.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，根據(jù)當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練情況，使用自適應(yīng)裁剪方案，動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新的梯度約束值，包括：
9.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，邊緣計(jì)算服務(wù)器，利用函數(shù)加密方式對(duì)所有添加噪音后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行聚合，得到聚合結(jié)果，包括：
10.基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合系統(tǒng)，其特征是，包括：可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端、若干個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣計(jì)算服務(wù)器；
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端為每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成并配發(fā)唯一的設(shè)備公鑰和設(shè)備私鑰，具體包括：
3.如權(quán)利要求2所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，可信任授權(quán)機(jī)構(gòu)客戶端生成公共參數(shù)pp、主公鑰mpk和主私鑰msk，是基于setup(λ)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的；
4.如權(quán)利要求1所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用自身的設(shè)備私鑰和公共參數(shù)，對(duì)自身的機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行加密，生成密文，包括：
5.如權(quán)利要求4所述的基于差分隱私的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算安全聚合方法，其特征是，每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用自身的設(shè)備私鑰和公共參數(shù)，生成函數(shù)密鑰，是基于kengen(msk,y)函數(shù)來...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周琪，李小龍，任鴻儒，程志鍵，馬慧，魯仁全，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：廣東工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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