【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)，尤其涉及一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法。
技術(shù)介紹
1、隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力。然而，傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)模式通常依賴于將所有數(shù)據(jù)集中到一個(gè)服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心進(jìn)行訓(xùn)練，這種方式對(duì)數(shù)據(jù)隱私提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。特別是在醫(yī)療、金融、社交網(wǎng)絡(luò)等涉及個(gè)人敏感信息的場(chǎng)景中，用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全問題成為各方關(guān)注的重點(diǎn)。為了應(yīng)對(duì)這種挑戰(zhàn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)(federated?learning,fl)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許多個(gè)客戶端(如個(gè)人設(shè)備或企業(yè)服務(wù)器)在不共享本地?cái)?shù)據(jù)的前提下，協(xié)同訓(xùn)練全局模型。這種方法通過分布式計(jì)算有效地保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)保持了模型的高效訓(xùn)練。然而，現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)依然面臨著多重技術(shù)挑戰(zhàn)。
2、首先，傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通常依賴于各客戶端上傳模型的梯度信息，由服務(wù)器負(fù)責(zé)聚合梯度并更新全局模型。雖然客戶端無需直接上傳原始數(shù)據(jù)，但模型梯度中的信息依然可能被惡意攻擊者利用，推斷出客戶端的敏感數(shù)據(jù)。這一問題被稱為“反向推斷攻擊”或“模型推斷攻擊”。攻擊者可以通過收集多輪梯度更新信息，逐步還原出原始數(shù)據(jù)，特別是對(duì)于數(shù)據(jù)樣本較少或具有顯著特征的客戶端，這一風(fēng)險(xiǎn)尤為嚴(yán)重。因此，如何在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中進(jìn)一步保護(hù)模型梯度和數(shù)據(jù)的隱私，成為了一個(gè)亟待解決的問題。
3、為了解決這一隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，近年來差分隱私(differential?privacy,dp)技術(shù)逐漸被引入到聯(lián)邦學(xué)習(xí)中。差分隱私通過向客戶端上傳的梯度中注入隨機(jī)噪聲，使得攻擊者即使
4、另外，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generativeadversarial?networks,gan)技術(shù)也被引入到聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，用于生成虛擬數(shù)據(jù)代替真實(shí)數(shù)據(jù)或梯度進(jìn)行上傳。gan通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相似的虛擬數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私的“蒙面”。然而，現(xiàn)有的gan模型在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的應(yīng)用也存在局限性。首先，生成的虛擬數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定，可能會(huì)出現(xiàn)虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)差異過大，影響全局模型的訓(xùn)練效果；其次，gan的訓(xùn)練過程本身容易出現(xiàn)不收斂或模式崩潰的情況，導(dǎo)致生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量難以保證。因此，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中有效地結(jié)合gan技術(shù)，確保虛擬數(shù)據(jù)的質(zhì)量和隱私保護(hù)效果，仍然是一個(gè)待解決的問題。
5、此外，現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常采用一視同仁的方式處理來自不同客戶端的數(shù)據(jù)，未能充分考慮各客戶端數(shù)據(jù)的重要性和對(duì)全局模型的貢獻(xiàn)差異。每個(gè)客戶端上傳的數(shù)據(jù)可能對(duì)全局模型的優(yōu)化貢獻(xiàn)不同，尤其是那些擁有豐富數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分布更具代表性的客戶端，其上傳的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)獲得更高的權(quán)重。因此，如何在全局模型更新時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整各客戶端上傳數(shù)據(jù)的權(quán)重，最大化利用有效數(shù)據(jù)，同時(shí)避免對(duì)噪聲數(shù)據(jù)或冗余數(shù)據(jù)的過度依賴，是現(xiàn)有聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)中另一個(gè)值得關(guān)注的缺陷。
6、最后，現(xiàn)有聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中較少引入有效的隱私風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)機(jī)制，尤其是在應(yīng)對(duì)反向推斷攻擊方面。一些惡意攻擊者可能會(huì)通過客戶端上傳的數(shù)據(jù)或梯度進(jìn)行反向推斷，逐步還原客戶端的原始數(shù)據(jù)。而現(xiàn)有的技術(shù)缺少對(duì)這一類攻擊的檢測(cè)和防御手段。即使采用差分隱私或同態(tài)加密技術(shù)，一旦檢測(cè)不到潛在的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，客戶端的數(shù)據(jù)依然可能面臨泄露。因此，需要在聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中引入主動(dòng)的反向推斷檢測(cè)機(jī)制，通過對(duì)上傳數(shù)據(jù)的分布和相似性進(jìn)行分析，判斷數(shù)據(jù)是否具有潛在的泄露風(fēng)險(xiǎn)，并在必要時(shí)自動(dòng)調(diào)整客戶端生成器的生成模式，增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性或噪聲強(qiáng)度，從而降低隱私泄露的可能性。
7、因此，如何提供一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的一個(gè)目的在于提出一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，本專利技術(shù)結(jié)合生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、差分隱私和同態(tài)加密技術(shù)，通過動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化和反向推斷檢測(cè)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了在確保數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的同時(shí)進(jìn)行高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過生成虛擬數(shù)據(jù)代替真實(shí)數(shù)據(jù)上傳、同態(tài)加密確保加密狀態(tài)下的模型更新，以及差分隱私保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，本專利技術(shù)大幅提升了系統(tǒng)的隱私安全性。同時(shí)，通過動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化機(jī)制優(yōu)先處理高價(jià)值數(shù)據(jù)，并結(jié)合個(gè)性化模型訓(xùn)練，顯著提升了全局模型的訓(xùn)練效率與性能，具備隱私保護(hù)強(qiáng)、訓(xùn)練效果好、靈活性高的優(yōu)點(diǎn)。
2、根據(jù)本專利技術(shù)實(shí)施例的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，包括如下步驟：
3、s1、客戶端使用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器，生成與本地?cái)?shù)據(jù)分布相似的虛擬數(shù)據(jù)；
4、s2、客戶端根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)的隱私敏感性設(shè)定三個(gè)隱私保護(hù)等級(jí)，第一隱私保護(hù)等級(jí)僅上傳虛擬數(shù)據(jù)，第二隱私等級(jí)上傳加入差分隱私噪聲處理的虛擬數(shù)據(jù)，第三隱私保護(hù)等級(jí)允許上傳部分真實(shí)模型梯度；
5、s3、服務(wù)器接收虛擬數(shù)據(jù)或經(jīng)過差分隱私處理的虛擬數(shù)據(jù)后，使用同態(tài)加密技術(shù)，在加密狀態(tài)下進(jìn)行模型更新操作；
6、s4、服務(wù)器利用基于多臂賭博機(jī)算法的動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化機(jī)制，計(jì)算并動(dòng)態(tài)調(diào)整客戶端上傳數(shù)據(jù)的重要性權(quán)重，識(shí)別對(duì)全局模型貢獻(xiàn)大的客戶端數(shù)據(jù)，獲得優(yōu)先處理數(shù)據(jù)集；
7、s5、基于獲得的優(yōu)先處理數(shù)據(jù)集，初步更新全局模型，并通過反向推斷檢測(cè)機(jī)制分析生成數(shù)據(jù)，判斷是否存在隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，若檢測(cè)到反向推斷風(fēng)險(xiǎn)，服務(wù)器自動(dòng)調(diào)整客戶端生成器，增加生成數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和噪聲；
8、s6、服務(wù)器將更新后的全局模型反饋至客戶端，客戶端在接收到全局模型后，結(jié)合本地?cái)?shù)據(jù)繼續(xù)個(gè)性化模型訓(xùn)練；
9、s7、客戶端在個(gè)性化模型訓(xùn)練完成后，生成新的虛擬數(shù)據(jù)，上傳至服務(wù)器參與下一輪全局模型訓(xùn)練。
10、可選的，所述s1具體包括：
11、s11、將客戶端本地?cái)?shù)據(jù)集定義為其中xi表示輸入數(shù)據(jù)，yi表示對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，n表示數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量；
12、s12、在客戶端訓(xùn)練生成器g(z；θg)，生成器g接收隨機(jī)噪聲z作為輸入，噪聲z從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布z～n(0,1)中采樣，生成的虛擬數(shù)據(jù)表示為其中θg表示生成器的參數(shù)；
13、s13、判別器d(x；θd)與生成器g(z；θg)通過對(duì)抗性訓(xùn)練進(jìn)行優(yōu)化，判別器d通過判斷輸入數(shù)據(jù)x是否來自真實(shí)數(shù)據(jù)集dlocal或生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)其中θd表示判別器的參數(shù)；
14、s14、生成器和判別器的損失函數(shù)包括對(duì)抗損失和特征匹配損失：
15、
16、其中，l(g,d,f)表示生成器g、判別器d和特征提取函數(shù)f的整體損失函數(shù)，e表示期望值，x表示來自真實(shí)數(shù)據(jù)集dlocal的輸入數(shù)據(jù)，pdata(x)表示真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，d(x)表示判別器d對(duì)x的輸出，d(g(z))表示判別器d對(duì)生成數(shù)據(jù)g(z)的輸出，pz(z)表示隨機(jī)噪聲z的分布，表示x和生成數(shù)據(jù)g(z)在判別器中提取的特征之本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S3具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S4具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S5具體包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黃新建，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：徐州市財(cái)政效能中心，
類型：發(fā)明
國別省市：
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