跨域公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险评估.pdfVIP

跨域公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险评估1

跨域公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险评估

摘要

随着智慧城市和公共安全体系建设的深入推进，跨域公共安全视频数据共享与协

同分析需求日益增长。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，能够在保护数据隐私的

前提下实现跨机构模型训练，为解决数据孤岛问题提供了新思路。然而，在跨域公共安

全视频数据联邦学习场景中，隐私泄露风险依然存在且形式多样。本报告系统分析了跨

域公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险，构建了包含数据层、模型层、通信层

和应用层的四维风险评估框架，提出了基于差分隐私、同态加密和安全多方计算的综合

防护方案。研究表明，通过合理的技术组合和严格的管理机制，可以将隐私泄露风险降

低至可接受水平，为跨域公共安全视频数据联邦学习的安全应用提供理论依据和实践

指导。

引言与背景

公共安全视频数据的重要性与挑战

公共安全视频监控系统作为城市安全防控体系的重要组成部分，已成为维护社会

稳定、打击犯罪行为的关键技术手段。据不完全统计，我国各类公共安全视频监控摄像

头数量已超过3亿台，每天产生的视频数据量达到EB级别。这些数据在案件侦破、应

急处置、交通管理等领域发挥着不可替代的作用。然而，随着数据量的爆炸式增长和跨

区域协作需求的提升，传统的集中式数据处理模式面临严峻挑战：一方面，数据隐私保

护法规日益严格，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规对公共

安全数据的收集、存储和使用提出了明确要求；另一方面，数据孤岛现象严重，不同地

区、不同部门之间的视频数据难以有效共享和协同分析，制约了公共安全防控效能的提

升。

联邦学习技术的兴起与发展

联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的分布式机器学习技术，由谷歌公司

于2016年首次提出，其核心思想是”数据不动模型动”，即在不移动原始数据的情况下，

通过交换模型参数或梯度信息实现多方协同训练。这种技术范式天然契合公共安全视

频数据处理的隐私保护需求，能够在保障数据主权的前提下实现跨域协同分析。近年

来，联邦学习技术发展迅速，已在金融、医疗、智慧城市等领域得到初步应用。根据市

场研究机构预测，全球联邦学习市场规模将在2025年达到100亿美元，年复合增长率

超过40%。在公共安全领域，联邦学习技术已开始应用于跨区域人脸识别、异常行为检

测等场景，展现出巨大的应用潜力。

跨域公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险评估2

隐私泄露风险研究的紧迫性

尽管联邦学习在设计上考虑了隐私保护需求，但研究表明，在跨域公共安全视频数

据应用场景中，仍然存在多种隐私泄露风险。攻击者可能通过成员推理攻击、模型反

演攻击、梯度泄露攻击等手段，从共享的模型参数或梯度信息中推断出敏感数据内容。

特别是在视频数据这种高维、连续、时空相关的数据类型上，隐私泄露风险更为突出。

2022年某安全研究团队发现，在未采取额外防护措施的联邦学习系统中，攻击者能够

以超过85%的准确率推断出训练数据中的个体身份信息。因此，系统评估跨域公共安

全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险，并制定相应的防护措施，已成为当前亟待解决

的重要课题。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在系统评估跨域公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险，构建全面

的风险评估框架，并提出针对性的防护技术方案。具体研究目标包括：第一，识别跨域

公共安全视频数据联邦学习中的隐私泄露风险点，分析其产生机理和影响程度；第二，

建立多维度、多层次的风险评估指标体系，实现风险的量化评估；第三，设计基于密码

学、机器学习和安全协议的综合防护方案；第四，通过实验验证所提方案的有效性和可

行性。本研究对于推动联邦学习技术在公共安全领域的安全应用具有重要意义，既能为

相关政策制定提供理论依据，也能为实际系统建设提供技术指导。

研究范围与边界

本研究聚焦于跨域公共安全视频数据联邦学习场景，主要关注视频数据在分布式训

练过程中的隐私泄露风险。研究范围包括但不限于：视频数据预处理阶段的隐私保护、

模型训练阶段的梯度泄露风险、模型聚合阶段的参数泄露风险、模型应用阶段的推理泄

露风险等。研究边界方面，本报告不涉及视频数据采集端的物理安全防护，也不讨论非

联邦学习场景下的隐私保护问题。同时，本研究主要关注技术层面