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空天网络中基于联邦学习的隐私保护数据共享1

空天网络中基于联邦学习的隐私保护数据共享

摘要

随着空天信息网络的快速发展，海量异构数据的共享与利用成为推动技术创新的

关键驱动力。然而，空天网络数据具有高度敏感性、分布式存储和跨域特性，传统集中

式数据共享模式面临严重的隐私泄露风险和效率瓶颈。本报告系统研究了基于联邦学

习的隐私保护数据共享技术在空天网络中的应用，构建了一套完整的技术框架和实施

方案。研究表明，联邦学习通过分布式模型训练和本地化数据处理，能够在不暴露原始

数据的前提下实现知识共享，有效平衡了数据利用与隐私保护的关系。本方案设计了分

层联邦学习架构，结合同态加密、差分隐私等密码学技术，建立了空天网络环境下的安

全聚合协议和激励机制。通过仿真实验验证，该方案在模型精度、通信效率和隐私保护

方面均达到预期指标，为空天网络数据共享提供了创新解决方案。报告还详细分析了实

施路径、风险因素和保障措施，为后续工程化应用提供了全面指导。

引言与背景

空天网络发展现状

空天信息网络作为国家重要的新型基础设施，近年来呈现出加速发展的态势。根据

《中国空天信息产业发展报告（2023）》数据显示，我国已建成全球规模最大的卫星通信

网络，在轨卫星数量超过500颗，形成了覆盖全球的天地一体化信息服务能力。空天

网络由卫星通信系统、高空平台系统和地面网络系统三大部分组成，通过星间链路、星

地链路和地面链路实现全域互联。这种网络架构具有广域覆盖、高动态性和异构性等特

点，能够为偏远地区、海洋、航空等场景提供可靠的通信服务。

随着技术进步，空天网络正从单一的通信功能向感知、计算、控制等多功能融合发

展。新一代卫星系统搭载了先进的传感器和处理设备，能够实时采集和处理地球观测数

据、气象数据、导航数据等多源信息。据国家航天局统计，2022年我国空天数据采集量

达到10EB级别，并以每年40%的速度增长。这些数据在环境保护、灾害预警、资源

勘探等领域具有巨大应用价值，但同时也带来了数据管理和共享的挑战。

数据共享面临的挑战

空天网络数据共享面临多重挑战。首先，数据主权问题日益突出，不同国家和地区

对数据跨境流动有严格限制，如欧盟的GDPR、我国的《数据安全法》等法规要求数据

处理必须符合属地化原则。其次，空天数据通常包含敏感信息，如军事设施位置、重要

基础设施状态等，直接共享可能导致国家安全风险。此外，空天网络节点资源受限，卫

星计算能力和通信带宽有限，难以支持大规模数据传输和处理。

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传统集中式数据共享模式在空天网络环境中暴露出明显缺陷。一方面，将所有数据

汇聚到中心节点进行训练会产生巨大的通信开销，据统计，单颗高分辨率遥感卫星每天

产生的原始数据量可达TB级别，远超星地链路的传输能力。另一方面，集中式处理存

在单点故障风险，一旦中心节点被攻击，整个系统将陷入瘫痪。更重要的是，集中式模

式无法满足数据所有者对隐私保护的需求，与当前”数据可用不可见”的共享理念相悖。

联邦学习技术优势

联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，为解决空天网络数据共享难题提供

了创新思路。与传统的集中式学习不同，联邦学习允许各参与方在本地使用自有数据训

练模型，仅将模型参数或梯度上传至服务器进行聚合，从而避免原始数据暴露。这种”

数据不动模型动”的特性特别适合空天网络的分布式环境。

联邦学习在空天网络中的优势主要体现在三个方面：一是隐私保护，通过本地化数

据处理和参数加密传输，有效降低数据泄露风险；二是通信效率，相比传输原始数据，

模型参数的体积通常小几个数量级，显著减轻网络负担；三是协同增效，能够整合多方

数据提升模型性能，同时保持数据自治。研究表明，在图像识别任务中，采用联邦学习

可使模型准确率提升1520%，同时减少80%以上的数据传输量。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在构建一套适用于空天网络的联邦学习框架，实现隐私保护下的高效数

据共享。具体目标包括：设计适应空天网络特性的分层联邦学习架构；开发满足安全性

要求的聚合协议和激励机制；验证系统在实际场景中的性能表现。研究成果将为空天信

息资源的开发利用提供技术支撑，推动数字经济与空天产业的深度融合。

从国家战略层面看，本项目响应了《“