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联邦学习中的隐私保护与鲁棒性技术方案研究

目录

文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.1联邦学习技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.2数据隐私保护的时代诉求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1.3研究联邦学习隐私保护技术的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2.1联邦学习核心概念解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.2.2隐私保护技术在机器学习中的应用综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.2.3鲁棒性技术在联邦学习中的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

隐私泄露机理与联邦学习数据安全分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1数据隐私泄露的主要渠道．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1.1数据收集阶段的隐私风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.1.2模型训练阶段的隐私威胁．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1.3模型聚合阶段的隐私泄露．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2联邦学习中的数据安全模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.2.1隐私度量指标体系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.2.2安全风险量化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.3联邦学习数据安全面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.3.1数据异构性与不一致性挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

2.3.2通信信道安全性挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

2.3.3恶意参与者的攻击风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

隐私保护型联邦学习模型构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

3.1基于差分隐私的模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

3.1.1差分隐私核心原理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.1.2差分隐私在本地模型训练中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.1.3差分隐私参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

3.2基于同态加密的安全计算方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

3.2.1同态加密的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

3.2.2同态加密在联邦学习中的实现途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

3.2.3同态加密的性能优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

3.3基于联邦重构的隐私保护技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

3.3.1联邦重构的基本思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82

3.3.2重构数据的安全性与有效性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

3.3.3重构算法的设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

联邦学习模型的鲁棒性提升策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

4.1针对噪声攻击的模型防御方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

4.1.1噪声攻击的类型与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92

4.1.2基于鲁棒优化的模型防御方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94

4.1.3模型剪枝与量化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．98

4.2针对数据投毒攻击的防御机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99

4.2.1数据投毒