基于差分隐私的联邦学习数据隐私安全技术.pptx
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基于差分隐私的联邦学习数据隐私安全技术.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO差分隐私的定义差分隐私的原理差分隐私的优点和挑战PARTTHREE联邦学习的概念联邦学习中的数据隐私挑战差分隐私在联邦学习中的应用PARTFOUR差分隐私保护的联邦学习算法设计算法实现细节算法性能评估PARTFIVE医疗领域的应用金融领域的应用其他领域的应用案例分析:基于差分隐私的联邦学习在智能推荐系统中的应用PARTSIX基于差分隐私的联邦学习的研究方向技术发展趋势与展望面临的挑战与解决方案探讨THANKYOU
基于差分隐私的大数据隐私保护.docx
基于差分隐私的大数据隐私保护基于差分隐私的大数据隐私保护摘要:随着大数据时代的到来,个人隐私保护面临着巨大的挑战。大数据的广泛收集和使用往往导致个人敏感信息的暴露,给个人隐私带来了严重的威胁。为了解决这一问题,本文提出了一种基于差分隐私的方法,通过添加噪音来保护大数据中的个人隐私信息。该方法能够在保护个人隐私的同时保持数据的有效性和可用性。引言:随着互联网的快速发展和智能设备的普及,大数据时代已经到来。大数据能够带来许多好处,如提供个性化的服务、优化决策过程等。然而,大数据的广泛收集和使用也会导致隐私泄露
基于联邦学习的本地化差分隐私机制研究.docx
基于联邦学习的本地化差分隐私机制研究联邦学习是一种新兴的分布式机器学习技术,它通过协调参与方的数据进行模型训练,而不是将数据汇聚到一个中央服务器上进行训练。这种方法可以保护参与方的数据隐私。然而,在联邦学习过程中,参与方仍然可以推断出一些其他参与方的信息,这就需要运用差分隐私技术来进一步保护数据隐私。本文主要研究联邦学习中的基于差分隐私的本地化差分隐私机制,探讨其应用场景、关键技术及优缺点等。一、本地化差分隐私机制的应用场景联邦学习被广泛应用于医疗、金融、交通、智能电网等领域。在这些领域,数据往往分布在多
面向联邦学习的差分隐私保护方法及装置.pdf
本发明提供一种面向联邦学习的差分隐私保护方法及装置,该方法包括:获取参与当前轮学习的各个客户端上传的模型权重差;根据当前轮学习对应的裁剪参数,对所述各个客户端上传的模型权重差分别执行裁剪操作;对执行裁剪操作后的各个模型权重差进行聚合,并根据当前轮学习对应的高斯噪声分布对聚合后的模型权重差进行加噪处理,完成当前轮学习的模型更新;其中,当前轮学习对应的高斯噪声分布根据当前轮学习对应的噪声尺度和当前轮学习对应的裁剪参数确定,各轮次学习对应的噪声尺度随学习轮次的增加逐渐减小。能够使所加噪声贴合当前客户端上传的模型
基于差分隐私的联邦学习方法、装置及电子设备.pdf
本说明书实施例提供一种基于差分隐私的联邦学习方法及装置、电子设备,该方法应用于任一终端设备,包括多次迭代,每次迭代包括:基于训练数据和当前本地参数,确定待处理的第一梯度向量,对第一梯度向量进行多级量化处理,得到第二梯度向量,在第二梯度向量的向量空间中,基于第二梯度向量,生成第一向量集合和第二向量集合,进行满足差分隐私的采样,以从第一向量集合或第二向量集合中随机采样出第三梯度向量。对第三梯度向量进行归一化,得到目标梯度向量,并向服务器上传目标梯度向量。能够提高联邦学习过程中的通讯效率,从而提高了联邦学习的效