一种应用差分隐私保护的分层联邦学习方法及系统.pdf

一种结合个性化差分隐私的联邦学习方法和系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344217 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110682994.X (22)申请日 2021.06.18 (71)申请人中国科学技术大学地址

2023-06-18 约1.5万字 15页立即下载

基于差分隐私的联邦学习保护方案与应用.pdf 摘要 联邦学习是一种数据不出本地的训练方法，具体表现为在联邦学习训练过程中，各个客户机利用本地数据训练本地模型，并由中心服务器聚合各个本地模型为全局模型，此过程多次迭代之后得到最终模型。联邦学习的特点之一是进行训练的服务器并不直接接触数据，所以联邦学习本身就有保护数据安全的特性。但是研究表明，联邦学习在本地模型训练和中心模型聚合等方面均会有隐私泄露的问题。差分隐私机制可以保护数据安全，是通过向数据添加符合分布的噪声，使攻击者分辨不出真实数据和扰动后数据的方法。本论文针对联邦学

2025-03-14 约11.45万字 75页立即下载

基于联邦学习的差分隐私保护研究.docx 基于联邦学习的差分隐私保护研究一、引言随着大数据时代的来临，数据共享和协同学习成为了许多领域的研究热点。然而，数据的隐私保护问题也日益凸显。如何在保障数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同学习成为了亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的学习技术，能够有效解决数据隐私保护的问题，而差分隐私作为一种有效的隐私保护手段，也在许多领域得到了广泛应用。本文旨在探讨基于联邦学习的差分隐私保护研究，以提高数据隐私保护的能力和协同学习的效果。二、联邦学习与差分隐私保护概述（一）联邦学习概述 联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持本地数据不变的前提下，通过共享模型参数或梯度信息来共同训

2025-02-21 约4.53千字 9页立即下载

自适应差分隐私在联邦学习中的应用.pptx 自适应差分隐私在联邦学习中的应用主讲人：目录01.差分隐私基础02.自适应差分隐私特性03.联邦学习概述04.自适应差分隐私在联邦学习中的应用05.应用效果评估与挑战06.未来发展方向 差分隐私基础01 差分隐私定义差分隐私通过添加一定量的随机噪声来限制对单个数据点的查询结果的影响，以此来量化隐私损失。隐私损失度量ε（epsilon）是差分隐私中的核心概念，它衡量了算法输出对单个记录变化的敏感程度，ε越小，隐私保护越强。隐私预算ε 差分隐私的重要性差分隐私技术通过添加噪声来保护个人数据，防止敏感信息泄露。保护个人隐私在不泄露个人信息的前提下，差分隐私允许数据被用于研究和分析，促进知识共享。促

2025-05-16 约6.23千字 70页立即下载

2025-03-28 约5.26万字 84页立即下载

基于差分隐私的多模态联邦学习隐私保护机制研究.docx 基于差分隐私的多模态联邦学习隐私保护机制研究一、引言随着大数据和人工智能技术的不断发展，多模态学习已经成为各领域研究的重要方向。然而，多模态数据的共享与融合带来了诸多隐私问题。在大数据环境中，用户的个人信息、敏感数据等都面临着严重的隐私泄露风险。为保护个人隐私和防止敏感数据被滥用，研究者们提出了一种结合差分隐私技术和联邦学习的新型隐私保护机制。本文旨在研究基于差分隐私的多模态联邦学习隐私保护机制，以提高数据共享的隐私保护水平。二、背景与相关技术 差分隐私是一种保护用户隐私的技术，通过添加噪声的方式对数据进行处理，使得数据集的任意一条记录对整体的统计特性影响极小，从而实现对个人隐私的保护。

2025-05-31 约4.68千字 10页立即下载

联邦学习在医疗数据共享中的差分隐私保护.docx 联邦学习在医疗数据共享中的差分隐私保护 一、联邦学习与医疗数据共享的融合背景（一）医疗数据共享的需求与困境医疗数据具有高度敏感性，涉及患者隐私和伦理问题。根据世界卫生组织统计，全球80%的医疗机构因隐私法规限制无法实现跨机构数据互通，导致疾病预测模型训练样本不足。例如，2021年《自然·医学》研究指出，单一医院乳腺癌影像数据量中位数仅为1.2万例，难以满足深度学习需求。（二）联邦学习的核心技术优势 联邦学习（FederatedLearning）通过“数据不动模型动”机制，使各医疗机构在本地训练模型，仅交换模型参数而非原始数据。谷歌2016年提出的横向联邦框架，已在糖尿病视网膜病变检测中实

2025-05-02 约1.97千字 3页立即下载

一种面向图数据的差分隐私保护发布方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115114664 A (43)申请公布日 2022.09.27 (21)申请号 202210782301.9 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人浙江大学地址 310058 浙江

2023-05-25 约1.72万字 15页立即下载

基于知识蒸馏的差分隐私联邦学习方法.pdf 基于知识蒸馏的差分隐私联邦学习方法 谭智文,徐茹枝,王乃玉,罗丹引用本文谭智文,徐茹枝,王乃玉,罗丹.基于知识蒸馏的差分隐私联邦学方法[J].计算机科学,2024,51(6A): 230600002-8. TANZhiwen,XURuzhi,WANGNaiyu,LUODan.DifferentialPrivacyederatedLearningMethodBased onKnowledgeDistillation[J].ComputerScience,2024,51(6A):230600002-8. 相似文章推荐（请使用火狐或E浏览器查看文章） Similararticlesrecomme

2025-05-17 约8.03万字 9页立即下载

面向隐私保护的图联邦学习方法研究.pdf 广西师范大学硕士学位论文目录摘要I AbstractIII 第1章绪论1 1.1研究背景与意义1 1.2国内外研究现状2 1.2.1图联邦学习2 1.2.2图联邦学习的隐私保护方法4

2025-02-09 约7.74万字 50页立即下载

面向联邦学习的隐私保护方法研究.pdf 面向联邦学习的隐私保护方法研究摘要近年来，人工智能技术飞速发展，在众多领域都取得了重大突破。然而，人工智能技术需要大量的用户数据作为支撑。如何在确保用户数据隐私安全的前提下，充分利用人工智能技术挖掘这些数据，是当前人工智能技术所面临的挑战之一。联邦学习作为一种分布式机器学习框架，允许用户自身的数据在不离开本地的前提下，完成模型训练。这种方法能够给用户提供一定程度的隐私保护，因此逐渐成为了人工智能领域的研究热点。然而，联邦学习所面临的场景通常是复杂且异构的，这导致了模型收敛速度慢、精度低等问题。此外，联邦学习在模型训练的过程中仍然存在隐私泄漏的风险，需要引入额外的隐私保护方法以

2025-05-18 约10.35万字 64页立即下载

联邦学习在隐私保护中的应用-第1篇-深度研究.pptx 联邦学习在隐私保护中的应用 联邦学习定义 隐私保护需求 联邦学习优势 隐私保护机制数据安全传输 联邦学习模型实际应用案例未来发展趋势ContentsPage目录页 联邦学习定义联邦学习在隐私保护中的应用 联邦学习定义联邦学习的定义与背景1.联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在通过在多个参与节点上进行训练来提高数据隐私保护水平。2.它允许本地数据在本地设备上进行处理和训练，仅将模型权重或梯度更新发送到中央服务器，从而减少了对原始数据的直接访问需求。3.这一方法最初由Google提出，旨在解决分散在多个组织或设备上的数据隐私保护问题。联邦学习的架构特点1.联邦学习采用中心服务器与多个参与节

2025-04-01 约7.72千字 35页立即下载

联邦学习在金融风控中的隐私保护应用.docx 联邦学习在金融风控中的隐私保护应用 一、联邦学习的技术原理与核心特征（一）联邦学习的基本框架 联邦学习（FederatedLearning）是一种分布式机器学习范式，由谷歌于2016年首次提出。其核心思想是通过多个参与方在本地训练模型并交换参数更新，而非直接共享原始数据。根据中国信息通信研究院发布的《联邦学习白皮书》，联邦学习可分为横向联邦学习（相同特征空间、不同样本）、纵向联邦学习（相同样本、不同特征空间）和联邦迁移学习三种类型。在金融场景中，银行与第三方数据服务商的合作通常采用纵向联邦学习，例如联合建模时银行提供用户交易数据，第三方提供社交行为数据。（二）数据隐私保护的技术实现联邦学

2025-05-22 约1.8千字 3页立即下载

联邦学习在金融风控中的隐私保护应用.docx 联邦学习在金融风控中的隐私保护应用 一、联邦学习的技术原理与隐私保护机制（一）联邦学习的核心框架与运行逻辑 联邦学习（FederatedLearning）是一种分布式机器学习范式，其核心在于“数据不动，模型动”。在金融风控场景中，各参与方（如银行、第三方支付机构）无需共享原始数据，仅通过加密传输模型参数或梯度更新实现协同建模。以横向联邦学习为例，当多个金融机构的客户群体重叠度较低时，模型通过聚合各参与方的本地训练结果，形成全局最优模型。根据谷歌2016年提出的原始框架，联邦学习的通信效率可提升40%以上，同时数据隐私泄露风险降低90%。（二）隐私保护的技术实现路径 联邦学习通过三重机制保障

2025-05-26 约2.3千字 3页立即下载

联邦学习在金融风控中的隐私保护应用.docx 联邦学习在金融风控中的隐私保护应用 一、联邦学习技术概述及其金融应用背景（一）联邦学习的技术原理与发展背景 联邦学习（FederatedLearning）由谷歌于2016年首次提出，其核心思想是在不共享原始数据的前提下，通过分布式协作训练机器学习模型。根据IDC统计，2022年全球隐私计算市场规模达到15.8亿美元，其中金融行业占比超过40%。这种技术尤其适用于金融机构对数据隐私要求严格的场景，例如信贷审批、反欺诈等。（二）金融风控领域的数据隐私挑战金融行业涉及大量敏感信息，包括个人收入、征信记录等。2021年欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）实施后，金融机构因数据泄露面临的罚款金额最

2025-06-08 约2千字 3页立即下载